我陷入了相当容易的数据修改任务。我在R中有一个类似于这个的事务数据框:
id<-c(11,11,22,22,22)
dates<-as.Date(c('2013-11-15','2013-11-16','2013-11-15','2013-11-16','2013-11-17'), "%Y-%m-%d")
example<-data.frame(id=id,dates=dates)
id dates
1 11 2013-11-15
2 11 2013-11-16
3 22 2013-11-15
4 22 2013-11-16
5 22 2013-11-17
我正在寻找一种方法来保留上一笔交易的日期。结果表如下所示:
previous_dates<-as.Date(c('','2013-11-15','','2013-11-15','2013-11-16'), "%Y-%m-%d")
example2<-data.frame(id=id,dates=dates, previous_dates=previous_dates)
id dates previous_dates
1 11 2013-11-15 <NA>
2 11 2013-11-16 2013-11-15
3 22 2013-11-15 <NA>
4 22 2013-11-16 2013-11-15
5 22 2013-11-17 2013-11-16
我研究了其他类似的问题和一个非常接近我想要的解决方案:
library(data.table)
dt <- as.data.table(example)
prev_date <- function(x) c(x[1],x)
dt[,prev:=prev_date(dates), by=id]
这个问题是如果没有前一个日期(就像id = 11 dates = 2013-11-15 那样),该函数会输出相同的日期,结果是:
id dates previous_dates
1 11 2013-11-15 2013-11-15
2 11 2013-11-16 2013-11-15
有人可以帮忙吗?
答案 0 :(得分:4)
library(plyr)
example <- ddply(example, .(id), transform,
previous_dates=c(as.Date(NA), head(dates, -1)))
id dates previous_dates
1 11 2013-11-15 <NA>
2 11 2013-11-16 2013-11-15
3 22 2013-11-15 <NA>
4 22 2013-11-16 2013-11-15
5 22 2013-11-17 2013-11-16
答案 1 :(得分:3)
example$previous_dates <- ave(example$dates, example$id,
FUN= function(dt) c.Date( c(NA, dt[-length(dt)])
))
> example
id dates previous_dates
1 11 2013-11-15 <NA>
2 11 2013-11-16 2013-11-15
3 22 2013-11-15 <NA>
4 22 2013-11-16 2013-11-15
5 22 2013-11-17 2013-11-16
使用Date对象的类....这也有效:
example$previous_dates <- ave(example$dates, example$id,
FUN= function(dt) structure(
c(NA, dt[-length(dt)]),
class="Date" ) )
答案 2 :(得分:1)
另一种方法:
transform(example, previous_dates = ave(dates, id, FUN =
function(x) x[c(NA, (seq_along(x)-1))]))
id dates previous_dates
1 11 2013-11-15 <NA>
2 11 2013-11-16 2013-11-15
3 22 2013-11-15 <NA>
4 22 2013-11-16 2013-11-15
5 22 2013-11-17 2013-11-16