有没有更有效的方法来计算 R 中的月份差异

Question

我有一个面板结构的大数据框（201720 行；3 列），如下所示：

Name <- c("A", "A", "A", "B", "B", "B")

Inception <- c(as.Date("2007-12-31"), as.Date("2007-12-31"), as.Date("2007-12-31"),
               as.Date("1990-12-31"), as.Date("1990-12-31"), as.Date("1990-12-31"))
 
Months <- c(as.Date("2010-01-01"), as.Date("2010-02-01"), as.Date("2010-03-01"),
            as.Date("2010-01-01"), as.Date("2010-02-01"), as.Date("2010-03-01"))

df <- data.frame(Name, Inception, Months)

我想计算每一行的 «Inception» 和 «Months» 的月数差异，并将其分配给名为 «Age» 的新列。如果结果为负，则应填写 NA。我想出了以下解决方案并且有效。但是，它的计算速度不是很快。

for (i in 1:nrow(df)){
  if(df[i,2]>df[i,3]){
    df[i,"Age"] <- NA
  } else {
    df[i,"Age"] <- interval(df[i,2],
                            df[i,3]) %/% months(1)
  }
}

有没有更有效的方法来计算这个差异？

Answer 1

我们可以使用case_when

library(dplyr)
library(lubridate)
df <- df %>% 
  mutate(Age = case_when(Inception <= Months
     ~ interval(Inception, Months) %/% months(1)))

-输出

df
Name  Inception     Months Age
1    A 2007-12-31 2010-01-01  24
2    A 2007-12-31 2010-02-01  25
3    A 2007-12-31 2010-03-01  26
4    B 1990-12-31 2010-01-01 228
5    B 1990-12-31 2010-02-01 229
6    B 1990-12-31 2010-03-01 230

有没有更有效的方法来计算 R 中的月份差异

Is there a more efficient way to calculate the difference in months in R

for-loop

r

date

date-difference

na