Question

我有一份短期电力负荷预测数据。我必须清理数据，在没有数据的日期（和块）的数据中添加NA。例如：第一种情况：缺少一些日期：

         data<-data.frame(date=c("2014-01-01","2014-01-02","2014-01-04"),value=c(1,2,3))

请注意2014-01-03缺失。所以我想添加一个具有此日期的行，并且NA对应于此日期的列。

所需的输出数据是：

        out_data<-data.frame(date=c("2014-01-01","2014-01-02","2014-01-03","2014-01-04"),value=c(1,2,NA,3))

第二种情况：日期中缺少一些块：

1,2,3,4,5,7,9,10

请注意，缺少6,8个区块。所以我想为这些块添加一行（6,8），并且NA对应于这些块的列。

第一个问题是如何找出丢失的日期，块。一旦想到如何添加NA，如上所述。我试图用循环来完成这个，但如果有人有更好的方法或知道一些有效的包，请帮助。

编辑 - 我使用的软件是R

由于

Answer 1

如果没有可重复的例子，很难知道，但我试了一下：

案例1

让我们创建一些虚拟数据：

days <- c(1,2,4:6,9)
yourDates <- as.Date(paste(2014, 1, days, sep = "-"))
set.seed(111)
data <- data.frame(date= yourDates, col1 = rnorm(6), col2 = sample(letters, 6))

指定上一个所需日期：

enddate <- max(data$date)

创建一个新的数据框，其中包含缺失日期的NA：

df  <-  merge(data, data.frame(date = seq(min(yourDates),
              as.Date(enddate), 1)), all.y = T)

# if you want to replace the dates where you have no records with NA: 
df$date[!df$date %in% yourDates]  <-  NA

情况2

根据您的日期和区块创建完整数据：

data2  <- expand.grid(block = 1:10, date = yourDates)

带有间隙的数据（第6天，第8天，第8天缺失，其他一些也缺失）：

data2.gaps  <- data2[-c(6,8, 15, 29),]
# and put NAs where block is missing:
data2$block  <- data2.gaps$block[match(interaction(data2$block, data2$date), 
                                       interaction(data2.gaps$block, data2.gaps$date))]

如何将NA添加到某些日期不可用的数据？

1 个答案: