Filtering, subsetting, and matching data from two separate data frames based on the ID and the period between the dates in R
I have two data frames:
- The first contains information on hospitalization and has 3706 observations:
1 2019-08-22 15:06:00 2019-10-09 12:00:00 1565
2 2019-08-22 16:15:00 2019-09-12 12:33:00 3
3 2019-08-22 20:00:00 2019-10-08 12:00:00 1408
4 2019-08-23 14:00:00 2019-11-22 13:40:00 1566
5 2019-08-23 15:30:00 2019-10-14 16:20:00 1567
6 2019-08-24 12:30:00 2019-09-19 12:11:00 268
7 2019-08-26 14:15:00 2019-09-24 13:50:00 1568
8 2019-08-26 15:50:00 2019-10-29 13:47:00 161
9 2019-08-26 17:51:00 2019-09-19 14:00:00 1569
10 2019-08-26 19:30:00 2020-01-20 16:10:00 1570
11 2019-08-26 20:45:00 2019-09-17 11:00:00 1571
12 2019-08-26 21:10:00 2020-01-10 14:30:00 702
13 2019-08-27 14:25:00 2019-09-24 11:10:00 1572
14 2019-08-27 16:46:00 2019-08-30 15:18:00 1573
15 2019-08-27 19:45:00 2019-09-02 13:45:00 1574
16 2019-08-27 23:10:00 2019-10-03 14:55:00 1304
17 2019-08-28 10:00:00 2019-09-18 14:20:00 1575
18 2019-08-28 15:41:00 2019-10-02 11:35:00 1576
19 2019-08-28 21:00:00 2019-10-11 14:10:00 1577
20 2019-08-29 12:23:00 2019-09-24 12:20:00 1578
21 2019-08-29 19:30:00 2019-09-25 12:30:00 599
22 2019-08-30 10:40:00 2019-11-08 13:00:00 1495
23 2019-08-30 12:40:00 2019-09-23 12:20:00 33
24 2019-08-30 15:00:00 2019-10-14 13:25:00 1435
25 2019-08-30 16:00:00 2019-09-27 15:25:00 1579
26 2019-08-30 17:20:00 2019-09-20 12:00:00 1555
27 2019-08-31 17:30:00 2019-09-12 09:00:00 1399
28 2019-09-02 03:25:00 2019-09-09 14:45:00 1580
29 2019-09-02 12:59:00 2019-10-30 10:10:00 1418
30 2019-09-02 18:20:00 2019-09-20 16:10:00 766
31 2019-09-02 23:58:00 2019-11-22 13:58:00 1581
32 2019-09-03 11:15:00 2019-10-22 10:00:00 519
33 2019-09-03 17:00:00 2019-10-18 13:30:00 1582
34 2019-09-04 12:20:00 2019-11-20 12:11:00 1583
35 2019-09-04 13:30:00 2019-10-18 12:25:00 1584
36 2019-09-04 14:00:00 2019-10-21 11:35:00 1585
37 2019-09-05 12:12:00 2019-10-01 13:15:00 1586
38 2019-09-04 14:00:00 2019-12-17 13:20:00 1561
39 2019-09-04 21:51:00 2019-11-18 14:06:00 1414
40 2019-09-04 23:50:00 2019-10-01 13:00:00 1587
41 2019-09-05 22:00:00 2019-09-27 11:14:00 1588
42 2019-09-06 19:05:00 2019-10-21 13:40:00 1589
43 2019-09-07 04:20:00 2019-10-08 14:00:00 1590
44 2019-09-09 01:18:00 2019-09-19 12:20:00 1591
45 2019-09-10 12:00:00 2019-10-16 10:15:00 409
46 2019-09-10 14:15:00 2019-10-16 14:30:00 279
47 2019-09-10 16:00:00 2019-09-11 11:40:00 1592
48 2019-09-11 15:00:00 2019-10-03 14:50:00 1593
49 2019-09-12 01:25:00 2019-12-16 14:30:00 1594
50 2019-09-12 14:30:00 2019-10-07 12:30:00 1595
51 2019-09-12 20:15:00 2019-09-22 18:40:00 1046
52 2019-09-13 02:08:00 2019-10-18 13:30:00 1596
53 2019-09-13 12:00:00 2019-10-23 11:30:00 1597
54 2019-09-13 16:55:00 2019-09-27 08:09:00 94
55 2019-09-13 20:00:00 2019-10-18 14:00:00 1211
56 2019-09-13 23:55:00 2019-11-05 12:31:00 1598
57 2019-09-14 03:30:00 2019-10-24 13:30:00 1599
58 2019-09-14 10:14:00 2019-11-06 12:20:00 1600
59 2019-09-14 11:35:00 2019-10-15 13:20:00 44
60 2019-09-14 16:30:00 2019-09-30 12:24:00 473
61 2019-09-14 22:00:00 2019-10-24 13:30:00 1601
62 2019-09-15 11:50:00 2019-11-26 09:48:00 274
63 2019-09-16 09:40:00 2019-09-30 13:40:00 1202
64 2019-09-16 14:30:00 2019-11-12 13:56:00 1602
65 2019-09-16 18:39:00 2019-10-21 14:55:00 1603
66 2019-09-17 11:05:00 2019-10-09 14:19:00 1604
67 2019-09-17 23:55:00 2019-12-03 11:50:00 443
68 2019-09-18 15:30:00 2019-10-16 14:15:00 1605
69 2019-09-18 16:50:00 2019-12-06 13:34:00 1606
70 2019-09-19 10:40:00 2019-12-13 12:07:00 1607
71 2019-09-19 11:55:00 2019-12-23 12:30:00 1608
72 2019-09-19 15:30:00 2019-09-30 10:25:00 1609
73 2019-09-19 17:08:00 2019-10-09 14:00:00 1413
74 2019-09-19 21:58:00 2019-10-16 13:22:00 1610
75 2019-09-20 09:30:00 2019-11-29 13:45:00 1541
76 2019-09-21 17:30:00 2019-10-18 12:30:00 1611
77 2019-09-21 19:00:00 2019-09-26 12:10:00 1612
78 2019-09-22 08:30:00 2019-12-05 13:30:00 1613
79 2019-09-22 13:00:00 2019-12-05 18:39:00 1614
80 2019-09-23 16:10:00 2019-10-14 14:50:00 1615
81 2019-09-23 19:10:00 2019-11-05 15:11:00 1616
82 2019-09-24 14:30:00 2019-10-22 13:30:00 522
83 2019-09-24 16:41:00 2019-11-08 12:00:00 1238
84 2019-09-24 17:45:00 2019-10-29 14:01:00 1617
85 2019-09-25 12:50:00 2019-10-25 12:30:00 1618
86 2019-09-25 14:50:00 2019-12-23 17:00:00 1619
87 2019-09-25 16:15:00 2019-11-21 14:44:00 510
88 2019-09-25 21:30:00 2019-11-08 12:39:00 969
89 2019-09-26 10:32:00 2019-10-21 12:20:00 1620
90 2019-09-27 10:44:00 2019-12-27 13:37:00 1621
91 2019-09-27 18:00:00 2019-10-17 15:10:00 1622
92 2019-09-28 05:49:00 2019-10-07 13:30:00 1623
93 2019-09-29 16:45:00 2019-10-23 13:30:00 94
94 2019-09-29 19:00:00 2019-10-03 13:00:00 1535
95 2019-09-29 21:50:00 2019-10-09 14:00:00 1624
96 2019-09-30 11:50:00 2019-10-07 14:15:00 1625
97 2019-09-30 13:20:00 2019-10-18 13:30:00 1626
98 2019-09-30 13:50:00 2019-10-30 12:40:00 1627
99 2019-10-01 12:45:00 2019-10-29 14:20:00 1555
100 2019-10-01 13:15:00 2019-10-22 14:00:00 1628
101 2019-10-01 19:10:00 2019-10-17 13:40:00 935
- The second one contains data from the results of tests carried out during hospitalization an has 7931 observations.
Test_date Value Patient_ID
1 2019-10-21 11:39:00 2.23 1614
2 2019-10-21 11:39:00 5.25 51
3 2019-10-21 11:05:00 4.63 1644
4 2019-10-21 11:05:00 4.65 1617
5 2019-10-21 11:05:00 3.37 1656
6 2019-10-21 10:37:00 2.06 1594
7 2019-10-21 10:37:00 7.24 1649
8 2019-10-21 10:37:00 2.44 1619
9 2019-10-21 10:37:00 4.27 1621
10 2019-10-21 10:37:00 6.15 1581
11 2019-10-21 10:37:00 3.28 443
12 2019-10-21 10:37:00 2.22 1406
13 2019-10-21 10:37:00 3.90 1551
14 2019-10-18 11:00:00 4.83 1585
15 2019-10-18 11:00:00 2.43 1626
16 2019-10-18 11:00:00 2.13 1620
17 2019-10-18 11:00:00 4.48 1628
18 2019-10-18 11:00:00 4.63 1637
19 2019-10-18 11:00:00 1.87 510
20 2019-10-17 11:12:00 1.70 1389
21 2019-10-17 11:12:00 3.24 1596
22 2019-10-17 11:12:00 5.00 1647
23 2019-10-17 11:11:00 2.69 1418
24 2019-10-17 11:11:00 3.32 1584
25 2019-10-17 11:11:00 2.80 1211
26 2019-10-16 10:15:00 5.83 1646
27 2019-10-16 10:15:00 2.22 1472
28 2019-10-16 10:15:00 3.29 1495
29 2019-10-16 10:15:00 4.00 1605
30 2019-10-16 10:15:00 4.99 12
31 2019-10-16 10:15:00 3.29 1645
32 2019-10-16 10:15:00 2.54 1582
33 2019-10-16 10:15:00 4.31 1618
34 2019-10-15 11:11:00 3.26 1610
35 2019-10-15 11:11:00 3.64 1598
36 2019-10-15 10:32:00 2.45 409
37 2019-10-15 10:32:00 2.45 1643
38 2019-10-15 10:32:00 2.06 1640
39 2019-10-15 10:32:00 4.96 1644
40 2019-10-15 10:31:00 4.87 279
41 2019-10-14 10:54:00 2.30 1614
42 2019-10-14 10:54:00 7.86 1638
43 2019-10-14 10:46:00 2.35 1641
44 2019-10-14 10:46:00 5.16 1644
45 2019-10-14 10:46:00 4.08 1631
46 2019-10-14 10:46:00 1.97 1615
47 2019-10-14 10:45:00 3.85 1621
48 2019-10-14 10:45:00 2.75 44
49 2019-10-14 10:45:00 1.92 1642
50 2019-10-14 10:45:00 1.18 510
51 2019-10-14 10:30:00 2.31 1619
52 2019-10-11 11:29:00 2.07 1642
53 2019-10-11 11:29:00 3.15 1639
54 2019-10-11 11:29:00 3.75 1611
55 2019-10-11 11:29:00 1.03 1374
56 2019-10-11 11:29:00 4.36 1551
57 2019-10-11 11:29:00 4.77 1588
58 2019-10-11 11:28:00 1.64 151
59 2019-10-11 11:28:00 5.57 1638
60 2019-10-11 11:28:00 4.18 1435
61 2019-10-11 11:28:00 2.98 1538
62 2019-10-11 11:28:00 3.60 1636
63 2019-10-11 11:28:00 1.48 94
64 2019-10-10 10:39:00 3.44 1636
65 2019-10-10 10:39:00 2.50 1570
66 2019-10-10 10:24:00 3.73 1567
67 2019-10-09 11:19:00 3.26 985
68 2019-10-09 11:19:00 3.55 161
69 2019-10-09 11:18:00 4.18 1604
70 2019-10-09 11:18:00 4.30 51
71 2019-10-09 11:18:00 3.87 279
72 2019-10-09 11:18:00 3.22 1577
73 2019-10-09 11:18:00 3.11 1565
74 2019-10-09 11:18:00 2.58 1614
75 2019-10-09 11:18:00 1.96 1613
76 2019-10-08 11:33:00 6.11 1631
77 2019-10-08 11:32:00 4.25 1634
78 2019-10-08 11:32:00 2.20 1635
79 2019-10-08 11:04:00 3.53 1632
80 2019-10-08 11:04:00 2.06 1633
81 2019-10-08 11:04:00 2.61 1614
82 2019-10-08 11:04:00 6.95 1552
83 2019-10-07 11:04:00 2.52 1608
84 2019-10-07 11:04:00 2.54 1619
85 2019-10-07 11:04:00 3.17 1589
86 2019-10-07 11:04:00 2.80 1582
87 2019-10-07 11:04:00 3.83 1607
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89 2019-10-07 11:03:00 4.64 1629
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159 2019-09-24 11:37:00 3.92 1586
160 2019-09-24 11:37:00 1.76 1614
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163 2019-09-24 11:08:00 1.50 1613
164 2019-09-24 11:08:00 3.58 1593
165 2019-09-24 11:07:00 3.71 1611
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169 2019-09-23 11:50:00 7.53 1552
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172 2019-09-23 11:28:00 3.37 216
173 2019-09-23 11:28:00 3.54 1546
174 2019-09-23 11:27:00 4.93 1572
175 2019-09-23 11:27:00 5.18 1609
176 2019-09-23 11:26:00 6.45 1597
177 2019-09-23 11:26:00 3.05 1588
178 2019-09-23 11:26:00 1.61 1610
179 2019-09-23 11:26:00 4.65 1536
180 2019-09-23 11:26:00 3.11 702
181 2019-09-23 11:25:00 2.83 1413
182 2019-09-23 11:25:00 6.08 1612
183 2019-09-20 10:58:00 3.41 1551
184 2019-09-20 10:58:00 5.82 1211
185 2019-09-20 10:57:00 6.06 1304
186 2019-09-20 10:30:00 3.26 1606
187 2019-09-20 10:30:00 2.26 1561
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189 2019-09-19 10:36:00 8.17 1562
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199 2019-09-18 10:52:00 4.88 1554
200 2019-09-18 10:25:00 3.22 1418
201 2019-09-18 10:25:00 2.01 473
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203 2019-09-18 10:25:00 3.90 1202
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206 2019-09-17 11:10:00 2.38 1575
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211 2019-09-17 10:56:00 3.15 1566
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221 2019-09-16 10:16:00 8.65 1552
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225 2019-09-16 10:16:00 3.36 1599
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228 2019-09-13 22:27:00 5.52 510
229 2019-09-13 11:15:00 2.85 1575
230 2019-09-13 10:43:00 3.48 268
231 2019-09-13 10:43:00 2.68 1558
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233 2019-09-13 10:43:00 4.67 1478
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235 2019-09-13 10:42:00 1.87 1594
236 2019-09-13 10:42:00 5.01 1593
237 2019-09-12 10:37:00 3.68 1533
238 2019-09-12 10:17:00 3.51 279
239 2019-09-12 10:17:00 3.63 1414
240 2019-09-12 10:17:00 2.46 1540
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242 2019-09-11 10:34:00 1.76 1543
243 2019-09-11 10:34:00 5.98 1553
244 2019-09-11 10:33:00 2.44 1551
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247 2019-09-10 11:15:00 4.44 30
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250 2019-09-10 11:14:00 3.46 1408
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253 2019-09-10 11:14:00 3.56 1501
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257 2019-09-10 11:01:00 4.26 1575
258 2019-09-09 11:28:00 4.98 1586
259 2019-09-09 11:28:00 3.97 1547
260 2019-09-09 11:28:00 3.66 1588
261 2019-09-09 10:28:00 2.60 1564
262 2019-09-09 10:20:00 2.77 510
263 2019-09-06 10:15:00 4.14 1585
264 2019-09-06 10:15:00 3.02 1581
265 2019-09-06 10:15:00 4.50 1544
266 2019-09-06 10:13:00 2.04 3
267 2019-09-06 10:05:00 9.40 1537
268 2019-09-06 10:05:00 3.02 1584
269 2019-09-06 10:05:00 3.44 1583
270 2019-09-06 10:05:00 3.18 1582
271 2019-09-06 10:02:00 4.46 76
272 2019-09-06 10:00:00 4.68 1534
273 2019-09-04 10:26:00 4.81 1580
274 2019-09-04 10:26:00 2.86 1418
275 2019-09-04 10:26:00 3.61 1575
276 2019-09-04 10:26:00 4.22 1502
277 2019-09-04 10:26:00 4.15 766
278 2019-09-04 10:25:00 6.05 599
279 2019-09-04 10:25:00 3.49 1304
280 2019-09-03 10:49:00 1.85 1543
281 2019-09-03 10:29:00 9.04 1580
282 2019-09-03 10:29:00 3.65 1495
283 2019-09-03 10:29:00 1.89 1497
284 2019-09-03 10:29:00 1.43 1539
285 2019-09-03 10:29:00 3.54 33
286 2019-09-03 10:29:00 2.69 1540
287 2019-09-03 10:29:00 5.38 1399
288 2019-09-03 10:29:00 3.78 1435
289 2019-09-03 10:19:00 3.69 1581
290 2019-09-03 10:19:00 4.25 1541
291 2019-09-03 10:19:00 3.13 1579
292 2019-09-02 11:50:00 5.58 216
293 2019-09-02 10:26:00 5.20 1435
294 2019-09-02 10:26:00 7.68 1361
295 2019-09-02 10:26:00 3.25 1551
296 2019-09-02 10:26:00 2.39 1464
297 2019-09-02 10:26:00 3.18 1575
298 2019-09-02 10:26:00 4.39 1567
299 2019-09-02 10:26:00 7.27 1555
300 2019-09-02 10:26:00 8.91 1380
301 2019-08-30 11:15:00 3.34 1538
I would like to create two new columns in the first data frame. The first one should contain the value of the first test performed within the time frame (test date between the admission date and the discharge date) of the given hospitalization with a matching patient ID. The second should contain the date of the test, the value of which is included in the first column.
The number of tests performed during one hospitalization varies and ranges from one to a dozen or so. It also happens that one patient has many hospitalizations listed in the first data frame and many tests within each of them.
So far, I have experimented with converting both frames into lists in which the individual first-order elements correspond to the patient's ID, while the second-order elements correspond to the remaining data contained in the data frame. However, I have no idea how to match and properly filter the test values from the lists resulting from the second frame with data from the list resulting from the first frame.
I would appreciate any tip on how I could solve this problem.
EDIT: Sample data str:
df1:
'data.frame': 101 obs. of 3 variables:
$ Admission_date: POSIXct, format: "2019-04-17 17:00:00" "2019-04-16 23:55:00" "2019-04-16 18:25:00" "2019-04-16 13:00:00" ...
$ Discharge_date: POSIXct, format: "2019-06-03 11:10:00" "2019-05-15 15:31:00" "2019-05-07 13:00:00" "2019-04-26 13:00:00" ...
$ Patient_ID : int 1571 1572 1544 1573 1574 1575 310 1576 1577 1249 ...
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