R 所有日期都安排好了吗

我正在尝试对一系列包含日期的列应用diff（）。我对date1-date2、date2-date3等之间的区别感兴趣

我对以下方面感兴趣：

日期之间的实际差异（天）

如果一行的所有日期都按顺序排列（按行，差异>=0）

我可以在一系列日期上使用diff（）（例如，在第一行-->

diff（未列出（df1[1，]）

）。我只需要每行应用这个，我想使用apply（），但由于某些原因我无法计算出来。有些日期不见了，这在我的学习中是允许的

希望这对你们来说很容易

df <- structure(list(date1 = structure(c(-10871, -13634, -15937, -15937,
 -290, -2323), class = "Date"), date2 = structure(c(16678, NA,16037, 16659, 
16538, 16626), class = "Date"), date3 = structure(c(16685,16688, NA, 16659,
 16568, 16672), class = "Date"), date4 = structure(c(16701, 16695, 16670,
 16661, 16582, 16672), class = "Date"), date5 = structure(c(16709, 16695, 
16661, 16667, 16619, 16692), class = "Date")), .Names = c("date1","date2", 
"date3", "date4", "date5"), row.names = c("2", "3", "4", "5", "6", "7"), 
class = "data.frame")
df

---

df您可以尝试以下方法：

apply(df, 1, function(x) identical(sort(as.Date(x)), as.Date(x[!is.na(x)])))

它提供的输出是这样的，表示特定的行日期是否按排序顺序排列

    2     3     4     5     6     7 
 TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE 

您可以尝试以下方法：

apply(df, 1, function(x) identical(sort(as.Date(x)), as.Date(x[!is.na(x)])))

它提供的输出是这样的，表示特定的行日期是否按排序顺序排列

    2     3     4     5     6     7 
 TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE 

我认为，这将更简单、更快地以长格式处理：

dflong <- transform(
  stack(lapply(df, as.numeric)),
  date   = as.Date(values,origin="1970-01-01"),
  group  = seq_len(nrow(df)),
  ind    = NULL,
  values = NULL
)

dflong <- dflong[order(dflong$group),]

dflong$daysdiff <- with(dflong,
  ave(as.numeric(date), group, FUN=function(x) c(NA,diff(x)) ) 
)

#         date group daysdiff
#1  1940-03-28     1       NA
#7  2015-08-31     1    27549
#13 2015-09-07     1        7
#19 2015-09-23     1       16
#25 2015-10-01     1        8
#2  1932-09-03     2       NA
#8        <NA>     2       NA
#14 2015-09-10     2       NA

aggregate(daysdiff ~ group, data=dflong, function(x) any(x < 0, na.rm=TRUE) )

#  group daysdiff
#1     1    FALSE
#2     2    FALSE
#3     3     TRUE
#4     4    FALSE
#5     5    FALSE
#6     6    FALSE

dflong我认为这将更简单、更快地以长格式处理：

dflong <- transform(
  stack(lapply(df, as.numeric)),
  date   = as.Date(values,origin="1970-01-01"),
  group  = seq_len(nrow(df)),
  ind    = NULL,
  values = NULL
)

dflong <- dflong[order(dflong$group),]

dflong$daysdiff <- with(dflong,
  ave(as.numeric(date), group, FUN=function(x) c(NA,diff(x)) ) 
)

#         date group daysdiff
#1  1940-03-28     1       NA
#7  2015-08-31     1    27549
#13 2015-09-07     1        7
#19 2015-09-23     1       16
#25 2015-10-01     1        8
#2  1932-09-03     2       NA
#8        <NA>     2       NA
#14 2015-09-10     2       NA

aggregate(daysdiff ~ group, data=dflong, function(x) any(x < 0, na.rm=TRUE) )

#  group daysdiff
#1     1    FALSE
#2     2    FALSE
#3     3     TRUE
#4     4    FALSE
#5     5    FALSE
#6     6    FALSE

dflong
apply
将所有内容转换为
character
，导致
diff
失败。对于1，如果您指的是列（通常使用
diff
），您只需要
sapply（df，diff）
。如果您指的是1的行，
t（apply（df，1，函数（x）{diff（as.Date（x））
，虽然你会失去你的列名。等效，但有点难看，并保留列名：
t（sapply（1:nrow（df），function（x）{diff（unlist（df[x，]））}
apply
将所有内容转换为
字符
，导致
diff
失败。对于1，如果您指的是列（使用
diff
的通常方式），您只需要
sapply（df，diff）
。如果您指的是1的行，
t（apply（df，1，function（x）{diff（as.Date（x））}）
，尽管您将丢失列名。等价，但有点难看，并保留列名：
t（sapply（1:nrow（df），function（x）{diff（unlist（df[x，]））}）