R 地址拆分

library(tidyverse)

library(lubridate)

library(showtext)

library(janitor)

library(openxlsx)

library(stringi)

showtext_auto()

#时间需要修改

yw_date <- ymd('2022-11-16')

`%nin%` = Negate(`%in%`)

place_cut <- function(data) {

  m=stri_match_all_regex(data,'[中]{0,1}[国]{0,1}([\u4e00-\u9fa5]*?(?:省|自治区|市|新疆|广西|内蒙古|宁夏))([\u4e00-\u9fa5]*?(?:市|区|县|自治州|盟)){0,1}([\u4e00-\u9fa5]*?(?:市|区|县|旗)){0,1}([\u4e00-\u9fa5]*?(?:乡|镇|街道|苏木)){0,1}([\u4e00-\u9fa5]*?(?:\\S+)){0,1}')

  sheng=m[[1]][,2]

  shi=m[[1]][,3]

  xian=m[[1]][,4]

  dizhi=str_c(sheng,shi,xian,sep=',')

  return(dizhi)

}

ka <- read.csv('/mnt/d/1116 24时/报告卡.csv',fileEncoding = 'GB18030') %>% 

  mutate(有效证件号=toupper(str_remove_all(有效证件号,"'")),

         报告卡录入时间=ymd_hms(报告卡录入时间),

         订正终审时间=case_when(str_detect(订正终审时间,"\\.") ~ "",

                          TRUE  ~ as.character(订正终审时间)),

         订正报告时间=case_when(str_detect(订正报告时间,"\\.") ~ "",

                          TRUE  ~ as.character(订正报告时间))) %>% 

  mutate(订正终审时间=ymd_hms(订正终审时间),

         订正报告时间=ymd_hms(订正报告时间)) %>% 

  tidyr::unite(id,c('患者姓名','有效证件号'))

chu <- read.csv('/mnt/d/1116 24时/新冠阳性初筛报告卡.csv',fileEncoding = 'GB18030') %>% 

  mutate(证件号=toupper(str_remove_all(证件号,"'")),

         录入时间=ymd_hms(录入时间),

         dizhi=purrr::map_chr(报告地区,place_cut)) %>% 

  tidyr::separate(dizhi,c("sheng","shi","xian"),sep=',') %>%

  tidyr::unite(id,c('姓名','证件号'))

#业务一

chu %>% 

  filter(卡片状态!='已删除' & 转归状态!='排除' & floor_date(录入时间,unit = 'day')==yw_date) ->chu_clean

chu_clean %>% 

  write.xlsx('/mnt/d/1116 24时/初筛清理后.xlsx')

#业务二

chu_clean %>% 

  get_dupes(id) %>% 

  write.xlsx('/mnt/d/1116 24时/重复.xlsx')

#业务三

ka %>% 

  filter(审核状态=='已终审卡' & floor_date(订正终审时间,unit = 'day')<=yw_date)  -> tmp

chu %>% 

  filter(id %nin% tmp$id) %>% 

  group_by(shi,xian) %>% 

  summarise(n=n()) %>% 

  write.xlsx("/mnt/d/1116 24时/现有初筛统计.xlsx")