R 如何确定在给定时间段内出现多少指数的计数？

我在R中有一个数据帧，它看起来像：

ID <- c(1,1,1,2,2,3,3)
times <-  c("2021-02-01", "2021-02-02", "2021-02-05","2021-02-01","2021-02-02", "2021-02-05", "2021-02-09")


dat <- data.frame(times=times, ID=ID)

> dat
       times ID
1 2021-02-01  1
2 2021-02-02  1
3 2021-02-05  1
4 2021-02-01  2
5 2021-02-02  2
6 2021-02-05  3
7 2021-02-09  3

---

有没有办法通过

数据表

或

dplyr

来实现这一点？谢谢。

dplyr

方法：

library(dplyr)

dat %>%
  mutate(times1 = as.Date(times), 
         times = factor(times)) %>%
  arrange(ID, times1) %>%
  group_by(ID) %>%
  filter(lead(times1) - times1 == 1) %>%
  ungroup %>%
  count(times, .drop = FALSE) %>%
  mutate(times = as.Date(times))

#  times          n
#  <date>     <int>
#1 2021-02-01     2
#2 2021-02-02     0
#3 2021-02-05     0
#4 2021-02-09     0

库（dplyr）
dat%>%
突变（times1=截止日期（times），
次数=系数（次））%>%
安排（ID，时间1）%>%
分组依据（ID）%>%
过滤器（前置时间（时间1）-时间1==1）%>%
解组%>%
计数（次数，.drop=FALSE）%>%
突变（时间=截止日期（时间））
#泰晤士报
#       
#1 2021-02-01     2
#2 2021-02-02     0
#3 2021-02-05     0
#4 2021-02-09     0

对于每个

ID

仅保留日期之间相差1天的行，并计算此类日期的数量

library(dplyr)

dat %>%
  mutate(times1 = as.Date(times), 
         times = factor(times)) %>%
  arrange(ID, times1) %>%
  group_by(ID) %>%
  filter(lead(times1) - times1 == 1) %>%
  ungroup %>%
  count(times, .drop = FALSE) %>%
  mutate(times = as.Date(times))

#  times          n
#  <date>     <int>
#1 2021-02-01     2
#2 2021-02-02     0
#3 2021-02-05     0
#4 2021-02-09     0