如何快速迭代列，在过程中检查内容（R）

我有一个独特的问题。我尝试了一些不同的方法，我会在解决问题后详细介绍

问题： 对于每个用户ID，我需要遍历事件日期，并检查每个日期是否在下一个日期的30天内。我有260000条记录，并且相当数量的ID只有一个条目。数据如下所示：

id |    date1   |   date2
1  | 2016-01-01 | 2016-02-12

等等

我试过：

• foreach（拆分每个ID的事件集、计算、重新组合；遇到内存问题）
• data.table，但我不知道是否用尽了此选项
• 简要介绍dplyr（即：

• 我目前正在运行一个直接的for循环，循环遍历所有行。它非常慢，我希望我不必这样做。代码：

  for ( i in 2:nrow(data) ){
      if ( data$id[ i ] != data$id[ i - 1 ] ){
          next
      } else {
          data$timebtwn[i] <- abs( as.numeric( difftime( data$date1[i], data$date2[ i - 1 ], "days" ) ) )
      }
  }
  

  for（2中的i:nrow（数据））{
  if（数据$id[i]！=数据$id[i-1]）{
  下一个
  }否则{
  data$timebtwn[i]由于我没有样本数据集可供使用，因此我必须制作一个样本数据集，因此很难知道您到底想要什么，但是：
  
  library(data.table)
  library(lubridate)
  
  # generate random date samples
  latemail <- function(N, st="2012/01/01", et="2015/12/31") {
    st <- as.POSIXct(as.Date(st))
    et <- as.POSIXct(as.Date(et))
    dt <- as.numeric(difftime(et,st,unit="sec"))
    ev <- sort(runif(N, 0, dt))
    rt <- as_date(st + ev)
  }
  
  set.seed(42)
  mydat<-data.table(id = as.character(sample.int(1000, 10000, replace =T)),
                    date1 = as_date(latemail(10000)),
                    date2 = as_date(latemail(10000)))
  setkey(mydat, id)
  
  mydat[, .(timebtw = abs( as.numeric(difftime(date1, date2), "days" )),
            date1 = date1,
            date2 = date2), by = id]
  
  #     id timebtw      date1      date2
  #1:   1       4 2012-01-15 2012-01-11
  #2:   1       2 2012-03-21 2012-03-19
  #3:   1       9 2012-10-01 2012-10-10
  #4:   1       1 2013-08-08 2013-08-09
  #5:   1       9 2014-02-11 2014-02-02
  #---                                  
  #9996: 999       7 2014-10-28 2014-11-04
  #9997: 999       9 2015-03-28 2015-04-06
  #9998: 999       0 2015-07-22 2015-07-22
  #9999: 999      10 2015-09-06 2015-09-16
  #10000: 999       8 2015-10-03 2015-10-11
  
  你能
  dput（）吗
  您的数据示例？听起来您需要对很多列进行操作，因此需要将其融化到很长的长度，以便可以对单个列进行操作。不过，在这种情况下，很长的长度可能非常长，因此可能需要采取适当的解决方法。这可能会中断我提到的for循环。不过，数据确实是我所说的。ID，date1，date 2.抱歉：（如果它完成了，我会更新帖子。你需要一个布尔向量来说明每一行的差值是否小于或等于30吗？你可以很容易地创建一个新的date_diff列，然后检查它是否小于或等于30。你应该使有问题的代码可复制。这不是，我很抱歉：（我需要找出第一行的date1和第I+1行的date2之间的差异，并将其插入新列的第I行中。我已经解决了！data.table实际上不是解决的办法。我所需要的只是数据%mutate（time_btwn=abs（as.numeric）（difftime（date2，lead（date1,1），units=“days”））仅此而已。狂野！很高兴你解决了。
  library(data.table)
  library(lubridate)
  
  # generate random date samples
  latemail <- function(N, st="2012/01/01", et="2015/12/31") {
    st <- as.POSIXct(as.Date(st))
    et <- as.POSIXct(as.Date(et))
    dt <- as.numeric(difftime(et,st,unit="sec"))
    ev <- sort(runif(N, 0, dt))
    rt <- as_date(st + ev)
  }
  
  set.seed(42)
  mydat<-data.table(id = as.character(sample.int(1000, 10000, replace =T)),
                    date1 = as_date(latemail(10000)),
                    date2 = as_date(latemail(10000)))
  setkey(mydat, id)
  
  mydat[, .(timebtw = abs( as.numeric(difftime(date1, date2), "days" )),
            date1 = date1,
            date2 = date2), by = id]
  
  #     id timebtw      date1      date2
  #1:   1       4 2012-01-15 2012-01-11
  #2:   1       2 2012-03-21 2012-03-19
  #3:   1       9 2012-10-01 2012-10-10
  #4:   1       1 2013-08-08 2013-08-09
  #5:   1       9 2014-02-11 2014-02-02
  #---                                  
  #9996: 999       7 2014-10-28 2014-11-04
  #9997: 999       9 2015-03-28 2015-04-06
  #9998: 999       0 2015-07-22 2015-07-22
  #9999: 999      10 2015-09-06 2015-09-16
  #10000: 999       8 2015-10-03 2015-10-11
  
  system.time(
      mydat[, .(timebtw = abs( as.numeric(difftime(date1, date2), "days")),
                date1 = date1,
                date2 = date2), by = id])
  #user  system elapsed 
  #0.26    0.00    0.26