有如下格式数据：
id date B E MA Var1 Var2 Var3
AA 1980/01/02 1 . .
B 1980/01/31 0 . .
C 1982/02/16 . . 1
D 1982/03/18 . 0 .
AA 1982/03/21 . 1 .
AA 1982/03/21 1 . .
B 1982/03/22
AA 1983/06/30 . 0 .
E 1985/11/22 0 . .
AA 1985/12/31 0 . .
G 1987/01/01 . . 1
D 1991/02/27 . 1 .
.
AA 1999/03/16 . . 1
.
Z 2010/12/31 0 . .


想在Var1列生成本行对应id过去5年在B＝1的情况下重复出现的次数（不计当次），在Var2列生成本行对应id过去5年在E＝1的情况下重复出现的次数（不计当次），在Var3列生成本行对应id过去5年在MA＝1的情况下重复出现的次数（不计当次）。举例来说，对应AA 1985/12/31行，Var1应显示1，Var2应显示1，Var3应显示0

我根据以前dxystata在类似问题中的程序，改写程序如下：
gen Var1=.
local N = _N
forvalues i = 1/`N' {
count if B＝＝1&id==id[`i'] & (date[`i']-date)/365.2<=5 & (date[`i']-date)/365.2>0
replace var1=r(N) in `i'
}
但是这个程序运算速度比较慢，遇到观察值为几十万的情况，几个小时也出不了结果。

哪位高人有比较好的解决办法啊？非常感谢！！！

根据jonathanjp引用Nick Cox的建议，我编写如下代码，优点是不需要任何循环，因此速度快，缺点是如果数据量比较大，例如我提供的样本，会占用大量内存，甚至超过32G。
bys id Date: egen total_B=total(B)
bys id Date: egen total_E=total(E)
bys id Date: egen total_MA=total(MA)
duplicates drop id Date, force
egen ID=group(id)
xtset ID Date
tsfill
bys ID (Date): gen sum_B=sum(total_B)
bys ID (Date): gen freq_B=l.sum_B-l1827.sum_B
bys ID (Date): gen sum_E=sum(total_E)
bys ID (Date): gen freq_E=l.sum_E-l1827.sum_E
bys ID (Date): gen sum_MA=sum(total_MA)
bys ID (Date): gen freq_MA=l.sum_MA-l1827.sum_MA
drop if missing(id)

根据jonathanjp引用Michael Barker的程序，我进行了试验，运行速度也不快，而且结果有问题，但是思路有帮助。我一开始写的那个程序把每一个obs和其他所有obs进行比较，比较是否id一致及是否在5年之内，这样在样本大的情况下，运行速度自然很慢。现在有没有可能在一开始按时间sort数据的情况下，循环程序截止在5年的时间范围内？

目前为止，不管使用循环还是不使用循环，如果想解决速度问题，voodoo提出的“分而治之”的思路是最佳方案。

我把voodoo的“分而治之”的方法评为最佳答案，这个方法唯一的缺点是需要写的程序较为复杂，但是这种“分而治之”的思路是很好用的，而且程序运行速度比较快，不过多耗费系统资源。我写的上面这个不需要循环的程序运行速度最快而且代码比较简洁，但是必须保证内存足够大（建议16G或以上）。