我有这些约会问题之一。
在数据框dfr
中,由于合并,我有两个日期列,只有具有正确年份的日期才是有效的,我希望在额外的列中使用它。
> head(dfr, 4)
id year some.vars date17 date18
1 101 2017 8 2017-11-21 2018-11-21
2 101 2018 0 2017-11-21 2018-11-21
3 102 2017 2 2017-11-23 2018-11-23
4 102 2018 9 2017-11-23 2018-11-23
所以我照常这样做
dfr$date <- 0
dfr$date[dfr$year == 2017] <- dfr$date17[dfr$year == 2017]
dfr$date[dfr$year == 2018] <- dfr$date18[dfr$year == 2018]
但是它给了我一个十进制形式的日期列,
> head(dfr, 4)
id year some.vars date17 date18 date
1 101 2017 8 2017-11-21 2018-11-21 1511218800
2 101 2018 0 2017-11-21 2018-11-21 1542754800
3 102 2017 2 2017-11-23 2018-11-23 1511391600
4 102 2018 9 2017-11-23 2018-11-23 1542927600
我可能必须通过指定as.POSIXct()
或origin
等用strftime
再次格式化。但我认为这是一种解决方法。 (除dfr$date <- with(dfr, ifelse(year == 2017, date17, date18))
之外,其他内容完全相同。)
但是我想要是这个
> head(dfr, 4)
id year some.vars date17 date18 date
1 101 2017 7 2017-11-21 2018-11-21 2017-11-21
2 101 2018 0 2017-11-21 2018-11-21 2018-11-21
3 102 2017 3 2017-11-23 2018-11-23 2017-11-23
4 102 2018 5 2017-11-23 2018-11-23 2018-11-23
当我查看这些子集时,
d1 <- dfr$date17[dfr$year == 2017]
d2 <- dfr$date18[dfr$year == 2018]
> sapply(list(d1, d2), class)
[,1] [,2]
[1,] "POSIXct" "POSIXct"
[2,] "POSIXt" "POSIXt"
没有任何问题。由于LHS相似,因此我认为正在进行<-
分配问题。
我还尝试了dfr[which(dfr["year"] == 2017), "date"] <- dfr[which(dfr["year"] == 2017), "date17"]
来避免使用$
的符号(我这样解释some points in this answer),但是这种方法仍然无法成功。
那么如何在 base R 中将日期的两个子集组合到数据框的一列中?
数据
> dput(dfr)
structure(list(id = c(101L, 101L, 102L, 102L, 103L, 103L, 104L,
104L, 105L, 105L), year = c(2017L, 2018L, 2017L, 2018L, 2017L,
2018L, 2017L, 2018L, 2017L, 2018L), some.vars = c(8L, 0L, 2L,
9L, 6L, 3L, 4L, 0L, 9L, 4L), date17 = structure(c(1511218800,
1511218800, 1511391600, 1511391600, 1511650800, 1511650800, 1511910000,
1511910000, 1512169200, 1512169200), class = c("POSIXct", "POSIXt"
), tzone = ""), date18 = structure(c(1542754800, 1542754800,
1542927600, 1542927600, 1543186800, 1543186800, 1543446000, 1543446000,
1543705200, 1543705200), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-10L))
> str(dfr)
'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
$ id : int 101 101 102 102 103 103 104 104 105 105
$ year : int 2017 2018 2017 2018 2017 2018 2017 2018 2017 2018
$ some.vars: int 1 2 8 6 2 0 1 2 4 1
$ date17 : POSIXct, format: "2017-11-21" "2017-11-21" "2017-11-23" "2017-11-23" ...
$ date18 : POSIXct, format: "2018-11-21" "2018-11-21" "2018-11-23" "2018-11-23" ...
答案 0 :(得分:1)
在创建G=nx.watts_strogatz_network(n,m,p)
列方面都提供了两种快速解决方案。
一个:
date
第二:
dfr$date <- 0
class(dfr$date) <- "Date"
dfr$date[dfr$year == 2017] <- dfr$date17[dfr$year == 2017]
dfr$date[dfr$year == 2018] <- dfr$date18[dfr$year == 2018]
因此,正如两种解决方案所暗示的那样,问题出在新列的类上。
最后,在处理大小相似的案件时,人们可能会像下面这样简单地利用列的顺序
dfr$date <- dfr$date17
dfr$date[dfr$year == 2018] <- dfr$date18[dfr$year == 2018]
答案 1 :(得分:0)
创建日期列时,正在创建数字列:
dfr$date <- 0
然后,当您分配后续日期数据时,它将被强制转换为数字格式。
相反,从一个或其他现有日期列中创建日期列,然后从一开始就具有相同的类型。