R中data.frame中的日期重叠

Question

我正在尝试根据日期重叠在我的数据框中创建一个新变量。

我的data 看起来像这样

         People   Company  Start      End
1        Person1  CompanyA 2017-04-27 2019-12-31
2        Person2  CompanyB 2017-04-27 2019-08-30
3        Person3  CompanyA 2013-04-27 2019-12-31
4        Person4  CompanyB 2017-04-27 2019-12-31
5        Person5  CompanyC 2016-05-13 2019-12-31

我想通过以下dates检查每个人是否都在公司中

    2016-12-31
    2017-12-31
    2018-12-31
    2019-12-31
...

我正在使用来自DescTools 库的%overlaps%。如果我只检查我的data 中的一行

c(data$Start[1], data$End[1]) %overlaps% dates[1]

它返回 TRUE（或 FALSE 在其他情况下），如我所料。但我想知道每一行的这一点，并保存在我的变量data$y2017、data$y2018、data$y2019 等中。但我遇到了麻烦。

因为如果我只是尝试在每一行上执行此操作，它就不起作用，并且只为每一行返回 NA。例如，如果我尝试查看2016-12-31 中的人：

data$y2016 <- c(data$Start, data$End) %overlaps% dates[1]

我该怎么做？

Answer 1

这是data.table 方法

这个解决方案的核心是data.table::foverlaps()-函数来检查DT.dates data.table 中的Start-End 区间是否在DT 中的Start-End 区间内。

library(data.table)
# Sample data
DT <- fread("         People   Company  Start      End
        Person1  CompanyA 2017-04-27 2019-12-31
        Person2  CompanyB 2017-04-27 2019-08-30
        Person3  CompanyA 2013-04-27 2019-12-31
        Person4  CompanyB 2017-04-27 2019-12-31
        Person5  CompanyC 2016-05-13 2019-12-31")
DT[, Start := as.Date(Start)]
DT[, End := as.Date(End)]
DT.dates <- data.table( Start = as.Date(c("2016-12-31","2017-12-31","2018-12-31","2019-12-31")),
                        End   = as.Date(c("2016-12-31","2017-12-31","2018-12-31","2019-12-31")))

# Set keys
setkey(DT, Start, End)
setkey(DT.dates, Start, End)
# Perform overlapjoin and cast to wide
dcast(foverlaps(DT.dates, DT), People + Company + Start + End ~ i.Start, 
      value.var = "i.Start", fun.aggregate = length)
#     People  Company      Start        End 2016-12-31 2017-12-31 2018-12-31 2019-12-31
# 1: Person1 CompanyA 2017-04-27 2019-12-31          0          1          1          1
# 2: Person2 CompanyB 2017-04-27 2019-08-30          0          1          1          0
# 3: Person3 CompanyA 2013-04-27 2019-12-31          1          1          1          1
# 4: Person4 CompanyB 2017-04-27 2019-12-31          0          1          1          1
# 5: Person5 CompanyC 2016-05-13 2019-12-31          1          1          1          1