在数据框中添加缺少的日期 [英] Adding missing dates to dataframe

问题描述

我有一个数据框，如下所示：

 次值
 1 2013-07-06 20 ：00：00 0.02 
 2 2013-07-07 20:00:00 0.03 
 3 2013-07-09 20:00:00 0.13 
 4 2013-07-10 20:00 ：00 0.12 
 5 2013-07-11 20:00:00 0.03 
 6 2013-07-14 20:00:00 0.06 
 7 2013-07-15 20:00:00 0.08 
 8 2013-07-16 20:00:00 0.07 
 9 2013-07-17 20:00:00 0.08 
  

数据中缺少一些日期，我想插入它们，并将前一天的值转入这些新行，即获取： p>

 次值
 1 2013-07-06 20:00:00 0.02 
 2 2013-07-07 20:00:00 0.03 
 3 2013-07-08 20:00:00 0.03 
 4 2013-07-09 20:00:00 0.13 
 5 2013-07-10 20： 00:00 0.12 
 6 2013-07-11 20:00:00 0.03 
 7 2013-07-12 20:00:00 0.03 
 8 2013-07-13 20:00:00 0.03 
 9 2013-07-14 20:00:00 0.06 
 10 2013- 07-15 20:00:00 0.08 
 11 2013-07-16 20:00:00 0.07 
 12 2013-07-17 20:00:00 0.08 
 ... 
  

我一直在尝试使用所有日期的向量：

 日期<  -  as.Date（1：length（df），origin = df $ times [1]）$ ​​b $ b  / pre> 
 
 
我被卡住了，没有找到一种方法，没有一个可怕的循环，我失去了... 
感谢您的帮助
解决方案
某些测试数据（我使用 Date ，你似乎是一个不同的类型，但这不影响算法）：
  data = data.frame（dates = as.Date（c（2011-12-15，2011-12-17，2011-12-19）），
值= as.double（1：3））
 
＃生成**所有**你想要结果的时间戳。 
＃我使用`seq`，但你可以使用任何其他生成这些时间戳的方法。 
 
 alldates = seq（min（data $ dates），max（data $ dates），1）
 
＃过滤出您的`data.frame中已经存在的时间戳`：
＃构造一个`data.frame`以附加缺省值：
 dates0 = alldates [！（％data $ dates中的alldates％）] 
 data0 = data.frame（dates = dates0，values = NA_real_）
 
＃附加这个`data.frame`并在时间上度过：
 data = rbind（data，data0）
 data = data [order数据$日期），] 
 
＃转发填充值
＃我建议将此代码移动到单独的ffill函数中：
＃被证明是非常有用的一般）：
 current = NA_real_ 
 data $ values = sapply（data $ values，function（x）{
 current< < -  ifelse（is.na（x） x）;当前}）
  
 
I have a data frame which looks like this:
    times                      values
1   2013-07-06 20:00:00        0.02
2   2013-07-07 20:00:00        0.03
3   2013-07-09 20:00:00        0.13
4   2013-07-10 20:00:00        0.12
5   2013-07-11 20:00:00        0.03
6   2013-07-14 20:00:00        0.06
7   2013-07-15 20:00:00        0.08
8   2013-07-16 20:00:00        0.07
9   2013-07-17 20:00:00        0.08
There are a few dates missing from the data, and I would like to insert them and to carry over the value from the previous day into these new rows, i.e. obtain this:
    times                      values
1   2013-07-06 20:00:00        0.02
2   2013-07-07 20:00:00        0.03
3   2013-07-08 20:00:00        0.03
4   2013-07-09 20:00:00        0.13
5   2013-07-10 20:00:00        0.12
6   2013-07-11 20:00:00        0.03
7   2013-07-12 20:00:00        0.03
8   2013-07-13 20:00:00        0.03
9   2013-07-14 20:00:00        0.06
10  2013-07-15 20:00:00        0.08
11  2013-07-16 20:00:00        0.07
12  2013-07-17 20:00:00        0.08
...
I have been trying to use a vector of all the dates:
dates <- as.Date(1:length(df),origin = df$times[1])
I am stuck, and can't find a way to do it without a horrible for loop in which I'm getting lost...
Thank you for your help
解决方案
Some test data (I am using Date, yours seems to be a different type, but this does not affect the algorithm):
data = data.frame(dates = as.Date(c("2011-12-15", "2011-12-17", "2011-12-19")), 
                  values = as.double(1:3))

# Generate **all** timestamps at which you want to have your result. 
# I use `seq`, but you may use any other method of generating those timestamps. 

alldates = seq(min(data$dates), max(data$dates), 1)

# Filter out timestamps that are already present in your `data.frame`:
# Construct a `data.frame` to append with missing values:
dates0 = alldates[!(alldates %in% data$dates)]
data0 = data.frame(dates = dates0, values = NA_real_)

# Append this `data.frame` and resort in time:
data = rbind(data, data0)
data = data[order(data$dates),]

# forward fill the values 
# I would recommend to move this code into a separate `ffill` function: 
# proved to be very useful in general):
current = NA_real_
data$values = sapply(data$values, function(x) { 
           current <<- ifelse(is.na(x), current, x); current })


                        
这篇关于在数据框中添加缺少的日期的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！