r - 聚合具有重叠日期范围的行的列值

Question

我有一个如下所示的数据框:

person    date1       date2     total amount  overlap
  A     2019-03-01  2019-03-16       50               
  A     2019-03-10  2019-03-31      100               
  A     2019-03-20  2019-03-31       70               
  B     2019-03-01  2019-03-12      200               
  B     2019-03-01  2019-03-20      130               
  B     2019-03-16  2019-03-31      100 

我想创建一个新列(重叠)，该列采用日期范围与当前行。

为了说明这一点，第一行应该是 50(当前行的值)加上 100(因为第二行与第一行重叠)总计为 150。请注意，我们没有包括第三行因为第三行的日期范围不与第一行重叠。

我已经尝试执行 group_by(person) 然后 mutate(overlap) 但我不知道如何访问同一组中的其他行以了解它们是否与当前行重叠。我也尝试研究 Overlap() 函数，但我不确定如何利用它来获得我想要的。

理想情况下，我想制作一个看起来像这样的表格:

person    date1       date2     total amount  overlap 
  A     2019-03-01  2019-03-16       50         150   
  A     2019-03-10  2019-03-31      100         220   
  A     2019-03-20  2019-03-31       70         170   
  B     2019-03-01  2019-03-12      200         330   
  B     2019-03-01  2019-03-20      130         430   
  B     2019-03-16  2019-03-31      100         230   

Answer 1

我们可以group_by Person 并对位于之间<​​的total_amount 进行sum > date1 和 date2。

library(dplyr)

df %>%
  mutate_at(vars(starts_with("date")),  as.Date) %>%
  group_by(person) %>%
  mutate(overlap = purrr::map2_dbl(date1, date2, 
             ~sum(total_amount[between(date1, .x, .y) | between(date2, .x, .y)])))

#  person date1      date2      total_amount overlap
#  <fct>  <date>     <date>            <int>   <dbl>
#1 A      2019-03-01 2019-03-16           50     150
#2 A      2019-03-10 2019-03-31          100     220
#3 A      2019-03-20 2019-03-31           70     170
#4 B      2019-03-01 2019-03-12          200     330
#5 B      2019-03-01 2019-03-20          130     430
#6 B      2019-03-16 2019-03-31          100     230

数据

df <- structure(list(person = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("A", 
"B"), class = "factor"), date1 = structure(c(1L, 2L, 4L, 1L, 
1L, 3L), .Label = c("2019-03-01", "2019-03-10", "2019-03-16", 
"2019-03-20"), class = "factor"), date2 = structure(c(2L, 4L, 
4L, 1L, 3L, 4L), .Label = c("2019-03-12", "2019-03-16", "2019-03-20", 
"2019-03-31"), class = "factor"), total_amount = c(50L, 100L, 
70L, 200L, 130L, 100L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))