在SAS中识别背靠背日期

Question

我有一个看起来像这样的数据集：

ID   start_date   end_date
1    01/01/2022   01/02/2022
1    01/02/2022   01/05/2022
1    01/06/2022   01/07/2022
2    01/09/2019   01/22/2022
2    06/07/2014   09/10/2015
3    11/10/2012   02/01/2013

我正在尝试创建一个虚拟指示器来显示背靠背的事件。到目前为止，我已经能够执行以下操作：

data df_1;
    set df_2;
    by ID end_date;
    lag_epi_e = lag(end_date);
    if not (first.ID) then do;
    date_diff= start_date- lag(end_date);
    end;
    format lag_epi_e date9.;
run;

此代码的问题是，它将创建一个指标，以表明事件背靠背，但并未为第一个事件创建指标，而只有后续事件。这是一个以下外观的示例：

ID   start_date   end_date     b2b_ind
1    01/01/2022   01/02/2022   0
1    01/02/2022   01/05/2022   1
1    01/06/2022   01/07/2022   1

如何重写代码，以便所有事件在背靠背时都符合1的指标？

Answer 1

您也想要第一张记录吗？

如果是这样，您可以设置该设置，但是如果下一个记录集不背靠背，会发生什么？
可能有助于显示您的预期输出。

注意，您还应在if语句之外使用计算出的滞后变量
否则，您将获得意外的结果。

data df_1;
    set df_2;
    by ID end_date;
    lag_epi_e = lag(end_date);
    if not (first.ID) then do;
    date_diff= start_date- lag_epi_e;
    end;
    else if first.id then date_diff=1;
    format lag_epi_e date9.;
run;

Answer 2

在您的情况下，您需要检查领先的事件和滞后事件是否在一起。由于LEAD不是SAS中的功能，因此您可以使用众多方法之一来完成它。我最喜欢的是 sgf论文：SAS®中的铅（和滞后）：一个问题，许多解决方案

让我们为您的数据添加潜在客户。此代码正在做三件事：

1. 打开数据集df_1在“背景”中
2. 获取 n + 1 th观察start_date并保存它 代码，则将
3. 如果我们使用最后一个ID

其设置为丢失：

data want;
    set df_1;
    by ID end_date;
    retain _dsid_;

    if(_N_ = 1) then _dsid_ = open("have");
    _lead_rc_ = fetchobs(_dsid_, _N_+1);
    
    lead_start_date = getvarn(_dsid_, varnum(_dsid_, "start_date"));
    lag_end_date    = lag(end_date);

    if(first.id) then call missing(lag_end_date);
    if(last.id) then call missing(lead_start_date);

    b2b_ind = (   (0 LE (lead_start_date - end_date) LE 1) 
               OR (0 LE (start_date - lag_end_date) LE 1)
              );
    
    drop _lead_rc_ _dsid_;

    format lead_start_date lag_end_date mmddyy10.;
run;

输出：

id start_date   end_date    lead_start_date lag_end_date    b2b_ind
1  01/01/2022   01/02/2022  01/02/2022      .               1
1  01/02/2022   01/05/2022  01/06/2022      01/02/2022      1
1  01/06/2022   01/07/2022  .               01/05/2022      1
2  06/07/2014   09/10/2015  01/09/2019      .               0
2  01/09/2019   01/22/2022  .               09/10/2015      0
3  11/10/2012   02/01/2013  .               .               0

如果您有SAS/ETS，则可以在两次通过中执行此操作：

proc expand data=df_1 out=df1_lead(drop=time);
    by id;
    convert start_date = lead_start_date / transform=(lead 1);
run;

Answer 3

data df_2; input ID $  start_date : mmddyy10.  end_date : mmddyy10.;
format start_date end_date date9.;
 pk=_n_;
cards;
1    01/01/2022   01/02/2022
1    01/02/2022   01/05/2022
1    01/06/2022   01/07/2022
2    01/09/2019   01/22/2022
2    06/07/2014   09/10/2015
3    11/10/2012   02/01/2013
;
run;
proc sql;
 create table df_1(drop=pk) as select distinct d1.*, 
  abs(start_date2-end_date)<=1 or abs(start_date-end_date2)<=1 as b2b_ind 
  from df_2 d1 cross join df_2(rename=(start_date=start_date2 end_date=end_date2 
   pk=pk2)) d2
 having b2b_ind=1 and pk^=pk2
order by ID,start_date,end_date;
quit;