在R中创建列以标记日期期间内的行

Question

我需要在我的主数据框中创建一个“标记”列，用于标记日期在特定时间范围内的行。该时间范围来自第二个数据帧。我想我只是停留在 ifelse（或 if）语句上，因为标志列中有 NA。也许 ifelse 不是要走的路。以下是一些示例数据：

    # main data frame
date <- seq(as.Date("2014-07-21"), as.Date("2014-09-11"), by = "day") 
group <- letters[1:4]                           
datereps <- rep(date, length(group))                  
groupreps <- rep(group, each = length(date))    
value  <- rnorm(length(datereps))
df <- data.frame(Date = datereps, Group = groupreps, Value = value)  

# flag time period data frame
flag <- data.frame(Group = c("b", "d"), 
        start = c("2014-08-01", "2014-08-26"),
        end = c("2014-08-11", "2014-09-01"))

# Merge flag dates into main data frame
df2 <- merge(df, flag, by = "Group", all.x = T)

# Execute ifelse statement on each row
df2$flag <- "something"
df2$flag <- ifelse(df2$Date >= as.Date(df2$start) & df2$Date <= as.Date(df2$end), "flag", "other")

结果是，在指定“开始”和“结束”日期的行中，“标志”和“其他”被标记，但“开始”和“结束”为 NA，我得到 @ 的 Na 值987654322@。即使我使用"something" 启动df2$flag，也会发生这种情况。对于所有未定义为"flag" 的值，我想要"other"。查看第 50:68 行。

df2[50:68,]

Answer 1

如果我这样做，我会跳过中间数据帧 (df2) 和合并步骤，并将 ifelse 与 | 一起使用，这意味着 OR。

date <- seq(as.Date("2014-07-21"), as.Date("2014-09-11"), by = "day") 
group <- letters[1:4]                           
datereps <- rep(date, length(group))                  
groupreps <- rep(group, each = length(date))    
value  <- rnorm(length(datereps))
df <- data.frame(DateTime = datereps, Group = groupreps, Value = value)  

这会将flag 应用于您指定的条件：

df$flag <- ifelse(df$DateTime >= as.Date("2014-08-01") & df$DateTime <= "2014-08-11" |
                    df$DateTime >= as.Date("2014-08-26") & df$DateTime <= "2014-09-01", 
                  "flag", "other")

那你可以看看：

df[df$flag=="flag",]

Answer 2

将最后一行更改为：

for (i in 1:nrow(df2)) {
    if (is.na(df2$start[i])) {
        df2$flag[i] = 'other'
    } else if (df2$Date[i] >= as.Date(df2$start[i]) & df2$Date[i] <= as.Date(df2$end[i])) {
        df2$flag[i] = "flag"
    } else {
        df2$flag[i] = "other"
    }
}

它很丑，但它可以完成工作。此代码未矢量化，因此适合您的情况，但对于较大的应用程序会很慢。