在R中重塑复杂的时间到事件数据

Question

我有下面的数据框，其中我有时间的开始，时间的结束和个人获得观察值A或B的日期。

df = 
id Date Start_Date End_Date A B
1  2    1          4        1 0
1  3    1          4        0 1
2  3    2          9        1 0
2  6    2          9        1 0
2  7    2          9        1 0
2  2    2          9        0 1

我想要做的是按时间顺序排列时间(创建一个新的时间变量)，并相应地填充信息A和B，也就是说，如果个人在时间2得到A，那么在随后的时间(即3到End_Time)也应该有A。理想情况下，间隔时间不是固定的，但遵循日期的更改(请参阅个人2)：

Cool_df = 
id Time A B
1  1    0 0
1  2    1 0
1  3    1 1
1  4    1 1
2  2    0 1
2  3    1 1
2  6    1 1
2  7    1 1
2  9    1 1

任何建议都非常感谢，因为我不知道从哪里开始。

Answer 1

下面是一种data.table方法

library(data.table)
setDT(df)
# Summarise dates
ans <- df[, .(Date = unique(c(min(Start_Date), Date, max(End_Date)))), by = .(id)]
# Join
ans[ df[A==1,], A := 1, on = .(id,Date)]
ans[ df[B==1,], B := 1, on = .(id,Date)]
#fill down NA's using "locf"
cols.to.fill = c("A","B")
ans[, (cols.to.fill) := lapply(.SD, nafill, type = "locf"), 
    by = .(id), .SDcols = cols.to.fill]
#fill other NA with zero
ans[is.na(ans)] <- 0

#    id Date A B
# 1:  1    1 0 0
# 2:  1    2 1 0
# 3:  1    3 1 1
# 4:  1    4 1 1
# 5:  2    2 0 1
# 6:  2    3 1 1
# 7:  2    6 1 1
# 8:  2    7 1 1
# 9:  2    9 1 1