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我希望使用两者中都存在的“日期时间”列合并两个数据集（POSIXct 格式：dd/mm/yyyy hh:mm）。以下是来自两个数据集的示例数据：

# Dataset 1 (dts1)

           datetime   count   period   
1  30/03/2011 02:32      27      561
2  30/03/2011 02:42       3      600
3  30/03/2011 02:52       0      574
4  30/03/2011 03:02       1      550
5  30/03/2011 03:12      15      600
6  30/03/2011 03:22       0      597

# Dateset 2 (dts2)

   datetime         dist car   satd      alt
1 30/03/2011 01:59  23.9   1      3     1.76       
2 30/03/2011 02:58  14.7   1      7     6.36       
3 30/03/2011 03:55  10.4   2      9    -0.34      
4 30/03/2011 04:53  35.4   1      3     3.55      
5 30/03/2011 05:52  56.1   1      7    -0.91       
6 30/03/2011 06:48  12.3   1      4     6.58      
7 30/03/2011 07:48  10.7   1      5     4.18

如果这是合并来自两个帧的匹配行的简单情况，则可以使用基本merge(data1, data2, by="datetime")或函数。rbind()

但是，我的问题更复杂，因为两个数据集中的时间间隔不相等。Dataset 1包含精确的 10 分钟间隔的数据（每行包含关于在指定日期/时间结束的 10 分钟块的信息），同时dataset 2包含大约1 小时间隔的数据（每行包含来自 1 小时块的信息在指定的日期/时间结束）。

更难的是，两个数据集中行的开始时间之间存在时间不匹配dts1（即：01/03/2013 10:00:00，dts2：01/03/2012 09:58:12）。dts2整个数据集的时间间隔也有所不同（1 小时两边的±几分钟）。我想将数据集 1 中的每 10 分钟数据行与数据集 2 中适合的小时块链接（以及 dts2 中的所有关联列值）。将有一些行可以适合 2 个不同的小时块（即 30/03/2011 03:02），但我只需要将这些行链接到一个小时块。

我想结束这样的事情：

        datetime_dts1 count period     datetime2_dts2  dist  car satd      alt  
1    30/03/2011 02:32    27    561   30/03/2011 02:58  14.7   1     7     6.36      
2    30/03/2011 02:42     3    600   30/03/2011 02:58  14.7   1     7     6.36
3    30/03/2011 02:52     0    574   30/03/2011 02:58  14.7   1     7     6.36
4    30/03/2011 03:02     1    550   30/03/2011 02:58  14.7   1     7     6.36
5    30/03/2011 03:12    15    600   30/03/2011 03:55  10.4   2     9    -0.34
6    30/03/2011 03:22     0    597   30/03/2011 03:55  10.4   2     9    -0.34

我一直在寻找这个问题的答案，但未能解决它，而且我的 R 能力并不先进。如果有人能给我一个方向或提供解决方案，我将非常感激。

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2 回答 2

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在首先将您的日期时间字符串转换为POSIXt类之后，对这些时间进行rounding 和truncating 的某种组合应该可以为您提供一些可以用作合并基础的东西。

首先读入您的数据，并创建相应的 POSIXt 日期时间：

dts1 <- structure(list(datetime = structure(1:6,
   .Label = c("30/03/2011 02:32", "30/03/2011 02:42",
   "30/03/2011 02:52", "30/03/2011 03:02", "30/03/2011 03:12",
   "30/03/2011 03:22"), class = "factor"), count = c(27L, 3L,
   0L, 1L, 15L, 0L), period = c(561L, 600L, 574L, 550L, 600L,
   597L)), .Names = c("datetime", "count", "period"),
   class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))
dts2 <- structure(list(datetime = structure(1:7,
    .Label = c("30/03/2011 01:59", "30/03/2011 02:58",
    "30/03/2011 03:55", "30/03/2011 04:53", "30/03/2011 05:52",
    "30/03/2011 06:48", "30/03/2011 07:48"), class = "factor"),
    dist = c(23.9, 14.7, 10.4, 35.4, 56.1, 12.3, 10.7), car =
    c(1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L), satd = c(3L, 7L, 9L, 3L, 7L,
    4L, 5L), alt = c(1.76, 6.36, -0.34, 3.55, -0.91, 6.58,
    4.18)), .Names = c("datetime", "dist", "car", "satd",
    "alt"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

# create corresponding POSIXlt vector
# (you could update the 'datetime' columns in-place if you prefer)
datetime1 <- strptime(dts1$datetime, format="%d/%m/%Y %H:%M")
datetime2 <- strptime(dts2$datetime, format="%d/%m/%Y %H:%M")

以下代码在所有情况下都基于最近的时间生成一个合并表。在合并中，它只是在每个数据帧前面加上一个带有舍入时间的列，基于该列进行合并（即列号 1），然后使用-1索引在最后删除该列：

# merge based on nearest hour
merge(
    cbind(round(datetime1, "hours"), dts1),
    cbind(round(datetime2, "hours"), dts2),
    by=1, suffixes=c("_dts1", "_dts2")
)[-1]

     datetime_dts1 count period    datetime_dts2 dist car satd  alt
1 30/03/2011 02:32    27    561 30/03/2011 02:58 14.7   1    7 6.36
2 30/03/2011 02:42     3    600 30/03/2011 02:58 14.7   1    7 6.36
3 30/03/2011 02:52     0    574 30/03/2011 02:58 14.7   1    7 6.36
4 30/03/2011 03:02     1    550 30/03/2011 02:58 14.7   1    7 6.36
5 30/03/2011 03:12    15    600 30/03/2011 02:58 14.7   1    7 6.36
6 30/03/2011 03:22     0    597 30/03/2011 02:58 14.7   1    7 6.36

如上所述，但这次只是按小时截断：

merge(
    cbind(trunc(datetime1, "hours"), dts1),
    cbind(trunc(datetime2, "hours"), dts2),
    by=1, suffixes=c("_dts1", "_dts2")
)[-1]

     datetime_dts1 count period    datetime_dts2 dist car satd   alt
1 30/03/2011 02:32    27    561 30/03/2011 02:58 14.7   1    7  6.36
2 30/03/2011 02:42     3    600 30/03/2011 02:58 14.7   1    7  6.36
3 30/03/2011 02:52     0    574 30/03/2011 02:58 14.7   1    7  6.36
4 30/03/2011 03:02     1    550 30/03/2011 03:55 10.4   2    9 -0.34
5 30/03/2011 03:12    15    600 30/03/2011 03:55 10.4   2    9 -0.34
6 30/03/2011 03:22     0    597 30/03/2011 03:55 10.4   2    9 -0.34

如上所述，但对于 dts1 将记录视为属于前一小时，直到该小时后 10 分钟，通过在截断前减去 10*60 秒。这个产生的输出与您指定的相同，但没有更多信息，我不确定它是否是您想要的确切规则。

merge(
    cbind(trunc(datetime1 - 10*60, "hours"), dts1),
    cbind(trunc(datetime2, "hours"), dts2),
    by=1, suffixes=c("_dts1", "_dts2")
)[-1]

     datetime_dts1 count period    datetime_dts2 dist car satd   alt
1 30/03/2011 02:32    27    561 30/03/2011 02:58 14.7   1    7  6.36
2 30/03/2011 02:42     3    600 30/03/2011 02:58 14.7   1    7  6.36
3 30/03/2011 02:52     0    574 30/03/2011 02:58 14.7   1    7  6.36
4 30/03/2011 03:02     1    550 30/03/2011 02:58 14.7   1    7  6.36
5 30/03/2011 03:12    15    600 30/03/2011 03:55 10.4   2    9 -0.34
6 30/03/2011 03:22     0    597 30/03/2011 03:55 10.4   2    9 -0.34

您可以根据您的特定规则调整您舍入哪些细节、截断哪些细节以及是否首先减去/添加一些时间。

编辑：

不是最优雅的，但这是一种不同的方法，可以适应您在评论中描述的更复杂的条件规则。这在很大程度上依赖于na.locfzoo 包，以首先确定每个 dts1 记录之前和之后的 dts2 时间。有了这些，只需应用规则选择所需的 dts2 时间，匹配回原始 dts1 表，然后合并。

library(zoo)

# create ordered list of all datetimes, using names to keep
# track of which ones come from each data frame
alldts <- sort(c(
    setNames(datetime1, rep("dts1", length(datetime1))),
    setNames(datetime2, rep("dts2", length(datetime2)))))
is.dts1 <- names(alldts)=="dts1"

# for each dts1 record, get previous closest dts2 time
dts2.prev <- alldts
dts2.prev[is.dts1] <- NA
dts2.prev <- na.locf(dts2.prev, na.rm=FALSE)[is.dts1]

# for each dts1 record, get next closest dts2 time
dts2.next <- alldts
dts2.next[is.dts1] <- NA
dts2.next <- na.locf(dts2.next, na.rm=FALSE, fromLast=TRUE)[is.dts1]

# for each dts1 record, apply rule to choose dts2 time
use.prev <- !is.na(dts2.prev) & (alldts[is.dts1] - dts2.prev < 5)
dts2.to.use <- ifelse(use.prev, as.character(dts2.prev), 
    as.character(dts2.next))

# merge based on chosen dts2 times, prepended as character vector
# for the purpose of merging
merge(
    cbind(.dt=dts2.to.use[match(datetime1, alldts[is.dts1])], dts1),
    cbind(.dt=as.character(datetime2), dts2),
    by=".dt", all.x=TRUE, suffixes=c("_dts1", "_dts2")
)[-1]
于 2013-03-04T15:26:48.613 回答
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data.table 的选择器似乎非常适合。它非常有效，并且允许合并最接近的值（上或下或两者）。

在此网站上查找：https ://www.r-bloggers.com/understanding-data-table-rolling-joins/左、右连接等示例

website[, join_time:=session_start_time]
paypal[, join_time:=purchase_time]
setkey(website, name, join_time)
setkey(paypal, name, join_time)
website[paypal, roll = T]

关于 DT：https ://cran.r-project.org/web/packages/data.table/vignettes/datatable-intro.html

于 2018-07-20T07:34:25.497 回答