Question

我有以下数据集的摘录：

basisanddowngradessingledates[3017:3023, c("Dates", "Bank", "Rating agency") ]
     Dates      Bank                                     Rating agency
3017 2011-10-04 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
3018 2011-10-05 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA       Moody's
3019 2011-10-06 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
3020 2011-10-07 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
3021 2011-10-10 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
3022 2011-10-11 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA         Fitch
3023 2011-10-12 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA

我的数据集有45078个条目，536个降级（“评级机构”栏目不是“NA”）。我需要在降级之前有一行，有一行发生的行和降级后的行。

我使用以下命令执行此操作：

keepindex <- which(basisanddowngradessingledates[,8] != "NA")
interval1 <- basisanddowngradessingledates[c(keepindex-1,keepindex, 
keepindex+1), ]

这给了我这个输出：

interval1[c(14:15, 358:359, 696:697),c("Dates", "Bank", "Rating agency")]
    Dates      Bank                                     Rating agency
14  2011-10-04 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
15  2011-10-10 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
358 2011-10-05 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA       Moody's
359 2011-10-11 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA         Fitch
696 2011-10-06 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
697 2011-10-12 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA

现在关注我：我需要重新排序列表，以便相应降级的3行在我的输出中相互匹配。 在我的例子中这样：

    Dates      Bank                                     Rating agency
14  2011-10-04 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
358 2011-10-05 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA       Moody's
696 2011-10-06 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
15  2011-10-10 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
359 2011-10-11 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA         Fitch
697 2011-10-12 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA

问题是我无法按日期对其进行排序，我尝试过，但如果连续几天我有多次降级，它会给我一团糟。

我该如何解决这个问题？

Answer 1

对于边缘情况（例如， 2连续两天降级，第一天/最后一天降级）应对此进行清理：

df <- data.frame(date = Sys.Date() - 19:0, dgrd = NA)
df$dgrd[c(4, 10, 11, 16, 20)] <- "X" # add downgrades including tricky cases

down <- which(!is.na(df$dgrd))
keep <- unique(sort(c(down-1, down, down + 1))) # unique() prevents overlap

# make sure you're not asking for indices outside of 1:nrow(df)
df2 <- df[keep[keep %in% 1:nrow(df)], ]

     date dgrd
2017-09-26 <NA>
2017-09-27    X
2017-09-28 <NA>
2017-10-02 <NA>
2017-10-03    X
2017-10-04    X
2017-10-05 <NA>
2017-10-08 <NA>
2017-10-09    X
2017-10-10 <NA>
2017-10-12 <NA>
2017-10-13    X

按条件和顺序选择多行

1 个答案: