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我是一个 R 新手，发现从 matlab 转换相当棘手，所以提前为这可能是一个非常简单的问题道歉。

我正在分析一些时间序列数据，下面概述的问题说明了我在 R 中遇到的问题：

Dat1 <- data.frame(dateTime = as.POSIXct(c("2012-05-03 00:00","2012-05-03 02:00",
                                           "2012-05-03 02:30","2012-05-03 05:00",
                                           "2012-05-03 07:00"), tz = 'UTC'),x1 = rnorm(5))
Dat2 <- data.frame(dateTime = as.POSIXct(c("2012-05-03 01:00","2012-05-03 01:30",
                                           "2012-05-03 02:30","2012-05-03 06:00",
                                           "2012-05-03 07:00"), tz = 'UTC'),x1 = rnorm(5))
Dat3 <- data.frame(dateTime = as.POSIXct(c("2012-05-03 00:15","2012-05-03 02:20",
                                           "2012-05-03 02:40","2012-05-03 06:25",
                                           "2012-05-03 07:00"), tz = 'UTC'),x1 = rnorm(5))
Dat4 <- data.frame(dateTime = as.POSIXct(c("2010-05-03 00:15","2010-05-03 02:20",
                                           "2010-05-03 02:40","2010-05-03 06:25",
                                           "2010-05-03 07:00"), tz = 'UTC'),x1 = rnorm(5))

所以，这里我有 5 个数据框，所有数据都是在相似的时间测量的。我现在正试图确保所有数据帧都具有相同的时间步长，即同时测量。我可以对两个数据框执行此操作：

idx1 <- (Dat1[,1] %in% Dat2[,1])

这将告诉我这两个数据帧中一致时间的索引。然后我可以重新定义数据框

newDat1 <- Dat1[idx1,]

获得所需的数据。

我现在的问题是，如何将其应用于所有数据帧，即超过 2 个。我尝试过：

idx1 <- (Dat1[,1] %in% (Dat2[,1] %in% (Dat3[,1] %in% Dat4[,1])))

但我可以看到这是完全错误的。有什么建议么？请记住，我有很多数据框（超过五个），每个数据框都包含不同的变量。

编辑：

我可能已经找到了一种可以做到这一点的方法：

idx1 <- (Dat1[,1] %in% intersect(intersect(intersect(Dat1[,1],Dat2[,1]),Dat3[,1]),Dat4[,1]))

这将给出索引，并可用于定义一个新变量：

Dat1 <- Dat1[idx1,]
Dat2 <- Dat2[idx1,]
Dat3 <- Dat3[idx1,]
Dat4 <- Dat4[idx1,]

尽管此示例适用于此示例，但我希望找到一种方法使此工作适用于 n 个数据帧，而无需重复此 n 次

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2 回答 2

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要识别所有数据帧共有的时间戳，请创建一个函数来返回多个向量的交集

intersectMulti <- function(x=list()){
 for(i in 2:length(x)){
    if(i==2) foo <- x[[i-1]]
    foo <- intersect(foo,x[[i]]) #find intersection between ith and previous
 }
 return(x[[1]][match(foo, x[[1]])]) #get original to retain format
}

请注意，问题中的四个数据帧之间没有共同的时间戳

> intersectMulti(x=list(Dat1[,1],Dat2[,1],Dat3[,1],Dat4[,1]))
character(0)

但是前三个数据帧中有一个共同的时间戳

> intersectMulti(x=list(Dat1[,1],Dat2[,1],Dat3[,1]))
[1] "2012-05-03 07:00:00 UTC"

使用函数的结果对每个数据帧的行进行子集化，并使用公共时间戳：

m <- intersectMulti(x=list(Dat1[,1],Dat2[,1],Dat3[,1]))

Dat1 <- Dat1[Dat1$dateTime %in% m,]
Dat2 <- Dat2[Dat2$dateTime %in% m,]
Dat3 <- Dat3[Dat3$dateTime %in% m,]
Dat4 <- Dat4[Dat4$dateTime %in% m,]

> Dat1
             dateTime         x1
5 2012-05-03 07:00:00 -0.1607363

> Dat2
        dateTime         x1
5 2012-05-03 07:00:00 -0.2662494

> Dat3
             dateTime         x1
5 2012-05-03 07:00:00 -0.1917905
于 2013-05-06T17:26:26.800 回答
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如果这对您有用：

idx1 <- (Dat1[,1] %in% intersect(intersect(intersect(Dat1[,1],Dat2[,1]),Dat3[,1]),Dat4[,1]))

然后试试这个，它适用于列表/向量并且更优雅：

idx1 <- Dat1[,1] %in% Reduce(intersect, list(Dat1[,1], Dat2[,1], Dat3[,1], Dat4[,1]))
于 2013-05-07T03:56:59.203 回答