R 时间序列数据集。将新数据与旧数据合并，就像 timestamp_new >= Timestamp_old 并且如果 ID_new > ID_old 然后合并新数据答案

【问题标题】：R timeseries dataset. Merge new data with old as if timestamp_new >= Timestamp_old and if ID_new > ID_old then merge new dataR 时间序列数据集。将新数据与旧数据合并，就像 timestamp_new >= Timestamp_old 并且如果 ID_new > ID_old 然后合并新数据
【发布时间】：2019-06-13 17:39:08
【问题描述】：

（最后的问题）我有一张这样的桌子：

   Date          Period  ID Multi    Volume Price 
 16/01/2019        1    1 -5124.00   -300  34.16    
 16/01/2019        2    1 -5124.00   -300  34.16   
 16/01/2019        2    2  -993.30    -60  33.11    
 16/01/2019        2    3 -4783.00   -200  47.83    
 16/01/2019        2    4  5906.25    150  78.75   
 16/01/2019        2    5 -3342.50   -382  17.50   
 16/01/2019        2    6  8745.00    220  79.50  
 16/01/2019        2    7 16050.00    300 107.00    
 16/01/2019        3    1 -5124.00   -300  34.16  
 16/01/2019        3    2  -993.30    -60  33.11  
 16/01/2019        3    3 -3955.00   -200  39.55

期间是小时。发布新数据时，既可以包含新数据，例如第 4 小时 ID 1，也可以包含第 2 小时的新数据，然后新数据接收第 2 小时的 ID 8。

然后新数据将如下所示。它不再显示第一个小时，因为它属于过去。它显示了 hour2 hour5 的新观察结果，H4 没有。

   Date          Period  ID Multi    Volume Price   
 16/01/2019        2    1 -5124.00   -300  34.16   
 16/01/2019        2    2  -993.30    -60  33.11    
 16/01/2019        2    3 -4783.00   -200  47.83    
 16/01/2019        2    4  5906.25    150  78.75   
 16/01/2019        2    5 -3342.50   -382  17.50   
 16/01/2019        2    6  8745.00    220  79.50  
 16/01/2019        2    7 16050.00    300 107.00 
 15/01/2019        2    8  16050.00    300 107.00   
 16/01/2019        3    1 -5124.00   -300  34.16  
 16/01/2019        3    2  -993.30    -60  33.11  
 16/01/2019        3    3 -3955.00   -200  39.55  
 16/01/2019        5    1 -3955.00   -200  39.55

如何将新数据与旧数据合并。额外的信息是我在某些日子不会收到任何新信息。

ID 是该小时的交易。特定时间的每笔新交易都会获得一个新的交易 ID。每次有（a）新交易时，我都会获取数据。交易可以提前 24 小时进行。当发生新交易时，我会收到包含从现在到 +24 小时所有已确认交易的 CSV 文件，而不仅仅是新交易。就像我展示的表格一样。所以我必须找出旧数据集和新 csv 文件之间的区别，然后将新行/行添加到旧数据集中并等到收到新的 csv 文件

我只想打开旧数据集并写一些类似的东西

 if Date_new = Date_old Then
     If Period_new = period_old Then
        IF ID_new > ID_old Then
            Add the new rows to old dataset.
        end if
    else if Perioed_new > period_old Then
        Add the new rows to old dataset
    end if
 else if Date New > Date_old then
      Add the new rows to old dataset
 end if

sort dataset by date -> period -> ID.
save dataset.

我从 matlab 过渡到 R 并被这部分卡住了。我可以让它看看是否有 csv 然后打开 csv 从原始数据到我想要的结构的转换并将其保存到数据库中。

希望有人可以就如何建模日期集提供一些提示。我花了几个小时寻找这个相对简单问题的解决方案......

最好的弗雷德里克

【问题讨论】：

标签： r database merge dataset

【解决方案1】：

我不能用我的低代表发表评论，所以我会尽快删除它。新数据的行为（与其他数据相比如何分配“8”），以及当前数据和新数据的行为（例如，您的数据是实时的并且每 X 小时写入新文件，还是覆盖这些文件？）您的最终目标是什么（您是否尝试将所有文件导入 R 以进行操作/分析）？

提供可重现的示例可能会帮助您提高问题的清晰度。

【讨论】：

嗨，杰西卡。我会努力改进它。 ID 是那个小时的交易。特定时间的每笔新交易都会获得一个新的交易 ID。每次有（a）新交易时，我都会获取数据。交易可以提前 24 小时进行。当发生新交易时，我会收到包含从现在到 +24 小时所有已确认交易的 CSV 文件，而不仅仅是新交易。就像我展示的表格一样。所以我必须找出旧数据集和新 csv 文件之间的区别，然后将新行添加到旧数据集中，然后等到收到新的 csv 文件。

【解决方案2】：

终于……

我喜欢包裹，但它们让我很懒。

库（gtools）

mydata

图书馆（tidyverse）

cleanmydata % distinct() ' 清除所有列中包含相同值的行。

完成

【讨论】：