5

我正在尝试使用ddplywith在数据框中transform填充一个新变量 ( summary_Date)，其中包含变量ID和Date. 变量的值是根据正在评估的片段的长度选择的ifelse：

如果在给定月份中对 ID 的观察少于五个，我希望summary_Date通过将日期四舍五入到最近的月份来计算（使用round_datefrom package lubridate）；如果在给定的月份中有超过五个 ID 的观察值，我希望它summary_Date只是Date.

require(plyr)
require(lubridate)

test.df <- structure(
  list(ID = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1
                , 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2)
       , Date = structure(c(-247320000, -246196800, -245073600, -243864000
                            , -242654400, -241444800, -126273600, -123595200
                            , -121176000, -118497600, 1359385200, 1359388800
                            , 1359392400, 1359396000, 1359399600, 1359403200
                            , 1359406800, 1359410400, 1359414000, 1359417600
                            , 55598400, 56116800, 58881600, 62078400, 64756800
                            , 67348800, 69854400, 72964800, 76161600, 79012800
                            , 1358589600, 1358676000, 1358762400, 1358848800
                            , 1358935200, 1359021600, 1359108000, 1359194400
                            , 1359280800, 1359367200), tzone = "GMT"
                          , class = c("POSIXct", "POSIXt"))
       , Val=rnorm(40))
  , .Names = c("ID", "Date", "Val"), row.names = c(NA, 40L)
  , class = "data.frame")

test.df <- ddply(test.df, .(ID, floor_date(Date, "month")), transform
                 , summary_Date=as.POSIXct(ifelse(length(ID)<5
                                                  , round_date(Date, "month")
                                                  ,Date)
                                           , origin="1970-01-01 00:00.00"
                                           , tz="GMT")
                 # Included length_x to easily see the length of the subset
                 , length_x = length(ID))

head(test.df,5)
#   floor_date(Date, "month") ID                Date        Val summary_Date length_x
# 1                1962-03-01  1 1962-03-01 12:00:00 -0.1037988   1962-03-01        3
# 2                1962-03-01  1 1962-03-14 12:00:00  0.2923056   1962-03-01        3
# 3                1962-03-01  1 1962-03-27 12:00:00  0.4435410   1962-03-01        3
# 4                1962-04-01  1 1962-04-10 12:00:00  0.1159164   1962-04-01        2
# 5                1962-04-01  1 1962-04-24 12:00:00  2.9824075   1962-04-01        2

该ifelse语句似乎有效，但“summary_Date”中的值似乎是为转换正在处理的子集计算的第一个值，而不是特定于行的值。例如在第 3 行，summary_Date应该是1962-04-01因为日期1962-03-27 12:00:00'应该向上取整（因为子集中的行少于五行），而是在该子集中的所有行中重复summary_Date( ) 的第一个计算值。1962-03-01

编辑：我受到里卡多的回答的启发，data.table使用ddply. 它也可以：

test.df <- ddply(test.df, .(ID, floor_date(Date, "month")), transform
                 , length_x = length(ID))

test.df <- ddply(test.df, .(ID, floor_date(Date, "month")), transform
                 , summary_Date=as.POSIXct(ifelse(length_x<5
                                                  , round_date(Date, "month")
                                                  ,Date)
                                           , origin="1970-01-01 00:00.00"
                                           , tz="GMT"))

head(test.df,5)[c(1,3:7)]
#   floor_date(Date, "month") ID                Date        Val length_x summary_Date
# 1                1962-03-01  1 1962-03-01 12:00:00 -0.1711212        3   1962-03-01
# 2                1962-03-01  1 1962-03-14 12:00:00 -0.1531571        3   1962-03-01
# 3                1962-03-01  1 1962-03-27 12:00:00  0.1256238        3   1962-04-01
# 4                1962-04-01  1 1962-04-10 12:00:00  1.4481225        2   1962-04-01
# 5                1962-04-01  1 1962-04-24 12:00:00 -0.6508731        2   1962-05-01
4

2 回答 2

7

一步ddply解决方案（也作为评论发布）

ddply(test.df, .(ID, floor_date(Date, "month")), mutate, 
  length_x = length(ID), 
  summary_Date=as.POSIXct(ifelse(length_x < 5, round_date(Date, "month") ,Date)
    , origin="1970-01-01 00:00.00", tz="GMT")
)
于 2013-03-01T20:15:24.950 回答
1 
# transform to data.table
library(data.table)
test.dt <- data.table(test.df)

# calculate length of id by month-year. 
test.dt[, idlen := length(ID),  by=list(month(Date), year(Date)) ]

# calculate the summary date
test.dt[, summary_Date := ifelse(idlen<5, as.Date(round_date(Date, "month")), as.Date(Date))]

# If you would like to have it formatted add the following: 
test.dt[, summary_Date := as.Date(summary_Date, origin="1970-01-01")]

结果：

 > test.dt
    ID                Date         Val idlen summary_Date
 1:  1 1962-03-01 12:00:00  0.42646422     3   1962-03-01
 2:  1 1962-03-14 12:00:00 -0.29507148     3   1962-03-01
 3:  1 1962-03-27 12:00:00  0.89512566     3   1962-04-01   <~~~~~
 4:  1 1962-04-10 12:00:00  0.87813349     2   1962-04-01
 5:  1 1962-04-24 12:00:00  0.82158108     2   1962-05-01
 6:  1 1962-05-08 12:00:00  0.68864025     1   1962-05-01

更新：

解释为什么需要两个步骤

无法一步完成的原因与您每组只能获得一个值有关。当您将该值分配给组的成员时，您将 1 个元素分配给多个。R知道如何很好地处理这种情况：recycling单一元素。

但是，在这种特定情况下，您不想回收；相反，您不想将该1元素应用于many. 因此，您需要独特的组，这是我们在第二步中所做的。然后，组的每个元素（行）都被分配了自己的特定值。

更新 2：

@Ramnath 给出了使用mutate. 看一下?mutate，它给出了：

此函数与 transform 非常相似，但它迭代地执行转换......以后的转换可以使用早期转换创建的列

这正是您想要做的！

于 2013-03-01T19:46:18.167 回答