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Trouver une colonne avec la date la plus proche de R avec dplyr

J'ai une trame de données avec une liste de sujets et un ensemble de dates: xxx pré>

Je souhaite trouver le nom de la dernière colonne que l'unique est supérieur à. Donc, par exemple, le résultat de Sujet 001 code> doit être date3 code>. P>

Je n'ai pas encore de solution de travail, mais c'est ce que je J'essaie d'utiliser pour l'instant: P>

colnames(DF[, 2:5])[apply(DF,1,which.max(DF[i] - DF$UniqueDate)]

date r dplyr lapply

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Voici une solution utilisant essentiellement l'ensemble du tout Tidyverse code>: xxx pré>

La dernière ligne est un peu de désordre - j'espère que vous pouvez voir ce qui se passe ici. p>

serait intéressé à voir une solution de base r à cela. p>

 DATA  H3> df <-
  tribble(~Subject,    ~Date1,       ~Date2,       ~Date3,      ~Date4,      ~Date5,     ~UniqueDate,
          001,        "12Mar02",     "03Apr02",     "08May02",    "09Jun02",    "22Jul02",   "02June02",
          002,        "15Feb05",     "03Mar05",     "18Apr05",    "01May05",    "16Jun05",   "22May05",
          100,        "22Jan09",     "01Feb09",     "28Mar09",    "10Apr09",    "21May09",   "29Jan09")

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avec vos données.frame: xxx pré>

Tout d'abord, vous souhaitez activer les colonnes de date dans un formulaire R reconnaît des dates: p>

d$result <- apply(d, 1, function(x){
  sum(x["UniqueDate"] > x[2:6])
})

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Pour des raisons d'exhaustivité, voici également une solution qui utilise un em> joindre em> après avoir remodelé les données au format long: xxx pré> blockQuote>

library(data.table)
DT <- fread("
Subject    Date1       Date2       Date3      Date4      Date5     UniqueDate
001        12Mar02     03Apr02     08May02    09Jun02    22Jul02   02June02
002        15Feb05     03Mar05     18Apr05    01May05    16Jun05   22May05
100        22Jan09     01Feb09     28Mar09    10Apr09    21May09   29Jan09")

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Trouver une colonne avec la date la plus proche de R avec dplyr

DATA H3> df <- tribble(~Subject, ~Date1, ~Date2, ~Date3, ~Date4, ~Date5, ~UniqueDate, 001, "12Mar02", "03Apr02", "08May02", "09Jun02", "22Jul02", "02June02", 002, "15Feb05", "03Mar05", "18Apr05", "01May05", "16Jun05", "22May05", 100, "22Jan09", "01Feb09", "28Mar09", "10Apr09", "21May09", "29Jan09")