根据r中的一个日期生成日期列表

我是R新手，我发现很难生成一系列行，其中每个生成的行都有一个计算日期

例如，从如下数据集开始：

Name  date_birth
Greg  01/02/2015
Fred  02/02/2015

…以生成以下内容：

Name date_birth age date_atage<br/>
Greg 01/02/2015   0     01/02/2015
Greg 01/02/2015   1     02/02/2015
Greg 01/02/2015   2     03/02/2015
Fred 02/02/2015   0     02/02/2015
Fred 02/02/2015   1     03/02/2015
Fred 02/02/2015   2     04/02/2015

姓名日期\出生年龄日期\日期

格雷格2015年2月1日0 2015年2月1日
Greg 01/02/2015 1 02/02/2015
Greg 01/02/2015 2 03/02/2015
弗雷德2015年2月2日0 2015年2月2日
Fred 2015年2月2日1 2015年2月3日
Fred 2015年2月2日2004年2月2日

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我一直在研究像R-blogger、general Instruction blogs和本网站这样的网站，我一直在尝试找出一个包含Seq语句的循环语句，这样每个人（例如Greg、Fred等）都可以重复这个过程，计算日期并将其放在自己的行中。您的第一个想法可能是，在Excel中执行此操作更简单，但事实并非如此，因为我需要对800多人（即不仅仅是Greg和Fred）以及300天大的儿童重复此操作。

我们可以使用

数据。table

 library(data.table)
 setDT(df1)[, .(date_birth, date_at_age = format(seq(as.Date(date_birth, 
      "%d/%m/%Y"), length.out=3, by = "1 day"), "%d/%m/%Y")) ,
           by = Name][,age := seq_len(.N)-1 , by = Name][]
#   Name date_birth date_at_age age
#1: Greg 01/02/2015  01/02/2015   0
#2: Greg 01/02/2015  02/02/2015   1
#3: Greg 01/02/2015  03/02/2015   2
#4: Fred 02/02/2015  02/02/2015   0
#5: Fred 02/02/2015  03/02/2015   1
#6: Fred 02/02/2015  04/02/2015   2

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这是获得data.table将带您到达的相同位置的一种很长的方式

看看你是如何在R中使用日期的。我采用了你原来的格式，并将其转换为日期（代码行2）。有关更多代码，请参阅

设置一些虚拟数据：

df = data.frame(name=c("Gregg", "Joan"), DOB=c("01/02/2015", "02/02/2015"), stringsAsFactors=F)

制作日期格式：

df$DOB = as.Date(df$DOB, format="%d/%m/%Y")

循环每个名称，创建301个实例，并将日期添加到DoB

df = lapply(1:nrow(df), function(i){
   x = data.frame(name=rep(df[i, 1], times=301),
                  DoB=rep(df[i, 2], times=301),
                  age=0:300)
   x$newDate = x$DoB + x$age
   x
})

将列表转换为数据帧：

df = do.call("rbind.data.frame", df)

检查输出：

head(df)

设置

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df你的年龄是从哪里来的，还是只是增加了一天？是的，只是增加了一天。但我希望生成的列表从1天到300天。基本上每个人可以生成300个新行。也可以看到这个解决方案：我成功地完成了上面的工作。我还试图计算怀孕年龄（以及相关日期）。假设怀孕在出生前290天开始，怀孕年龄（天）=290+（怀孕日期-出生日期）。我使用下面的代码来计算怀孕年龄，但结果是负值。有没有办法让他们积极起来？库（data.table）setDT（df）[，（出生日期，怀孕日期=format（seq）（as.date（出生日期，“%d/%m/%Y”），length.out=291，by=“-1天”），“%d/%m/%Y”）），by=name][，怀孕年龄：=seq\u len（.N）-291，by=name][]
df <- cbind(c("Greg","Fred"),c("01/02/2015","02/02/2015"))
max_age <- 2
start_at <- 0

new_df <- data.frame(rep(NA,(max_age+1)*dim(df)[1])) 
new_df[,1] <- rep(df[,1],each=max_age-start_at+1) #Names
new_df[,2] <- rep(df[,2],each=max_age-start_at+1) #Birth date
new_df[,3] <- rep(seq(from=start_at,to=max_age),dim(df)[1]) #Age
library(lubridate)
new_df[,4] <- dmy(new_df[,2]) + days(new_df[,3]) #Date at age
colnames(new_df) <- c("names","date_birth","age","date_at_age")