R：用数据填充数据框并将值匹配到正确的日期答案

【问题标题】：R: Fill up data frame with data and match values to the right dateR：用数据填充数据框并将值匹配到正确的日期
【发布时间】：2018-09-04 21:37:51
【问题描述】：

实际上，我的情况非常混乱。我有 60 个单表，其中包含 2009-01-01 到 2017-09-30 日期之间的数据。但是这些值并不是每天都连续的。在几个表中或以三天为间隔，每月有一天的数据。有时每个月的每一天都有一个值。

我想找出每年哪个日期的数据频率最高。之后我需要这个进行插值。

我的想法：我建立了一个数据框，第一列是从 2009-01-01 到 2017-09-30 连续的日期。现在我想用 60 个数据不连续的表来填充这个数据框。

我需要一个代码来将数据与data frame WholeData 中的正确日期匹配（参见示例）。而且我不再需要单个表的日期，因为它已经在第一列中。

示例代码简化：

    df1 <- sample(seq(as.Date('2009-01-01'), as.Date('2009-09-30'), by = "day"), 
    12)
    df1 <- sort(df1)
    expenses1 <- sample(180, 12)

    df1 <- data.frame(df1, expenses1)

    df2 <- sample(seq(as.Date('2009-01-01'), as.Date('2009-09-30'), by = "day"), 
    12)
    df2 <- sort(df2)

    expenses2 <- sample(180, 12)

    df2 <- data.frame(df2, expenses2)

    WholeData <- seq(as.Date("2009-01-01"), by = 1, as.Date("2009-09-30"))
    df <- data.frame(WholeData)

df1 和 df2 代表我的 60 张凌乱的桌子。时间间隔也缩短了。

【问题讨论】：

看看dplyr::join_all

标签： r

【解决方案1】：

首先，我建议将所有数据框组织成一个列表：

data_list <- list(df, df1, df2)

Here 完美地解释了为什么它很重要以及可以使用哪些更高级（和可扩展！）的方法。

此外，为包含日期值的所有列设置相同的名称是有意义的：

for (i in seq(along.with = data_list)) {
    colnames(data_list[[i]])[1] <- "date"
}

"date" 列将是数据框进一步联合的关键列。

现在，当预处理完成后，您可以选择the available methods 之一来构建最终数据框。

# with base R
res_1 <- Reduce(function(dtf1, dtf2) merge(dtf1, dtf2, by = "date", all.x = TRUE),
        data_list)

#using tidyverse tools
library(tidyverse) 

# with purr package
res_2 <- data_list %>% purrr::reduce(full_join, by = "date")

# with dplyr package
res_3 <- data_list %>%
    Reduce(function(dtf1, dtf2) dplyr::full_join(dtf1, dtf2, by = "date"), .)

【讨论】：