我有一个数据集，其中约有 29,000 个条目，与一段时间内大约 3000 个不同个体进入和离开某项服务的日期有关。
我试图用两种不同的方式将每个人的服务使用情况分解为离散事件：
1）使用30 天差距退出标准，这意味着从一次退出到下一次进入的间隔小于 30 天的所有服役都被视为一个离散事件的一部分。因此，我需要建立一个公式，让我能够检查一个人离开和重新进入服役之间是否有 30 天的间隔（即，查看一个人在下一次进入之前是否离开了 30 天的服役期），然后计算与每个独特的个体根据此 30 天退出标准，在服务中确定退出时间。然后需要将此公式应用于整个数据集。
2）与上文相同，只是使用1 天缺口退出标准。
如能得到任何有关如何最好地完成此事的帮助或指导，我们将不胜感激。
提前致谢 ！