R日期时间对齐和填充值

时间:2013-02-01 11:29:40

标签: r dataframe vectorization

我有多个框架,为此目的假设为2。 每个帧包含2列 - 索引列和值列

sz<-5;
frame_1<-data.frame(index=sort(sample(1:10,sz,replace=F)),value=rpois(sz,50));
frame_2<-data.frame(index=sort(sample(1:10,sz,replace=F)),value=rpois(sz,50));

FRAME_1:

 index value
  1    49
  6    62
  7    58
  8    30
 10    50

frame_2:

index value
  4    60
  5    64
  6    48
  7    46
  9    57

目标是创建第三帧frame_3,其索引将是frame_1和frame_2中的索引的联合,

frame_3<-data.frame(index = sort(union(frame_1$index,frame_2$index)));

,其中包含两个额外的列,value_1和value_2。

frame_3 $ value_1将从frame_1 $ value中填写,frame_3 $ value_2将从frame_2 $ value中填写;

这些应该像这样填写:  frame_3:

index value_1 value_2
1      49       NA
4      49       60     # value_1 is filled through with previous value
5      49       64     # value_1 is filled through with previous value
6      62       48     
7      58       46   
8      30       46     # value_2 is filled through with previous value
9      30       57     # value_1 is filled through with previous value
10     50       57     # value_1 is filled through with previous value

我正在寻找一种有效的解决方案,因为我正在处理成千上万的记录

2 个答案:

答案 0 :(得分:8)

这个问题让data.table感到尖叫。您可以使用循环使用x[y, roll=TRUE]逐个递归地构造列。

require(data.table)
dt1 <- data.table(frame_1)
dt2 <- data.table(frame_2)
setkey(dt1, index)
setkey(dt2, index)
dt3 <- data.table(index = sort(unique(c(dt1$index, dt2$index))))
> dt1[dt2[dt3, roll=TRUE], roll=TRUE]

#    index value value.1
# 1:     1    49      NA
# 2:     4    49      60
# 3:     5    49      64
# 4:     6    62      48
# 5:     7    58      46
# 6:     8    30      46
# 7:     9    30      57
# 8:    10    50      57

答案 1 :(得分:4)

如果您的data.frames不是很大,您只需将mergezoo::na.locf结合使用。

R> library(zoo)
R> frame_3 <- merge(frame_1, frame_2, by="index",
+                  all=TRUE, suffixes=paste(".",1:2,sep=""))
R > (frame_3 <- na.locf(frame_3))
  index value.1 value.2
1     1      49      NA
2     4      49      60
3     5      49      64
4     6      62      48
5     7      58      46
6     8      30      46
7     9      30      57
8    10      50      57

或者,只使用zoo对象开始,假设你的“value”列都是一个类型(就像一个矩阵,你不能在zoo对象中混合类型)。

R> z1 <- zoo(frame_1$value, frame_1$index)
R> z2 <- zoo(frame_2$value, frame_2$index)
R> (z3 <- na.locf(merge(z1, z2)))
   z1 z2
1  49 NA
4  49 60
5  49 64
6  62 48
7  58 46
8  30 46
9  30 57
10 50 57