识别数据框中的行对，其中日期在指定的天数内

Question

我尝试创建类似于CMS发布referral data的方式的数据集。简而言之，如果两名医生在另一名医生的30天内看到同一患者，则他们会联系起来。

我有一个包含患者，医生和预约日期的数据集，例如：

df <- data.frame(
  doctor = c("Dr. Who", "Dr. Pepper", "Dr.Bob", "Dr. Strangelove"),
  patient = c("Mickey", "Mickey", "Mickey", "Mickey"),
  date = c("2015-01-15", "2015-01-21", "2015-04-01", "2015-02-18")
)

使用上面的数据集，我想写一些可以返回的R代码：

• 博士。谁，Pepper博士（因为他们在6天之内看到米奇）
• 博士。 Pepper，Strangelove博士（他们在28天内看到米奇）

我的实际数据集包含更多医生，患者和日期。我没有太多的计算机科学背景，但这似乎是一项计算上的繁重任务。

用简单的英语，我处理这个问题的方法是：

1. 收集所有患者预约
2. 对于每个约会日期，查找所有其他约会日的天数差异
3. 为两次约会+ / - 30天的任何两次约会退还医生。

如果我能以任何方式改进我的问题，请告诉我。谢谢。

Answer 1

您可以使用mapply来执行此操作，doctor将元素应用多元函数。在此处，它会遍历date和df列，将paste( ... , collapse = ', ')子集化为与30天内与该约会不同的医生相关联的医生。多个匹配项与df$linked_doc <- mapply( function(doc, date){paste( df[abs(date - df$date) < 30 & doc != df$doctor, 'doctor'], collapse = ', ')}, df$doctor, df$date) df # doctor patient date linked_doc # 1 Dr. Who Mickey 2015-01-15 Dr. Pepper # 2 Dr. Pepper Mickey 2015-01-21 Dr. Who, Dr. Strangelove # 3 Dr.Bob Mickey 2015-04-01 # 4 Dr. Strangelove Mickey 2015-02-18 Dr. Pepper 合并。

split

当然，还有其他方法可以做到这一点。如果您有多名患者，可以在申请该功能之前patient onClick()。