如何合并具有连续日期时间的行答案

【问题标题】：How to merge rows with consecutive datetime如何合并具有连续日期时间的行
【发布时间】：2016-06-27 12:53:17
【问题描述】：

来自R新手用户的一个问题：我有一个连续的enabled_datetime和disabled_datetime的数据如下所示：

x<-as.data.frame(cbind(
      supplier_id=281743,
      enabled_datetime=c('2016-06-13 13:31:02','2016-06-14 07:39:19','2016-06-14 12:36:03','2016-06-16 13:44:30','2016-06-17 06:42:14'),
      disabled_datetime = c('2016-06-14 07:39:19','2016-06-14 12:36:03','2016-06-16 13:44:30','2016-06-17 06:42:14',  NA),
      discount=c(25,15,15,10,30))
)
x

supplier_id    enabled_datetime   disabled_datetime discount
      281743 2016-06-13 13:31:02 2016-06-14 07:39:19       25
      281743 2016-06-14 07:39:19 2016-06-14 12:36:03       15
      281743 2016-06-14 12:36:03 2016-06-16 13:44:30       15
      281743 2016-06-16 13:44:30 2016-06-17 06:42:14       10
      281743 2016-06-17 06:42:14                <NA>       30

我想变成这样：

supplier_id    enabled_datetime   disabled_datetime discount
      281743 2016-06-13 13:31:02 2016-06-14 07:39:19       25
      281743 2016-06-14 07:39:19 2016-06-16 13:44:30       15
      281743 2016-06-16 13:44:30 2016-06-17 06:42:14       10
      281743 2016-06-17 06:42:14                <NA>       30

即合并具有相同supplier_id、discount 的行并具有连续的enabled_datetime 和disabled_datetime。我能想到的是使用for 循环，有人知道怎么做吗？提前致谢。

【问题讨论】：

请阅读有关how to ask a good question 的信息以及如何提供reproducible example。这将使其他人更容易帮助您。
了解lead()、lag() 和merge。
为什么要合并？按供应商 ID 和折扣分组，并安排日期，您可以使用 dplyr 执行此操作...如果我错了，请纠正我？ PS：请问为什么要这样投票？
@DimitriPetrenko 它不是 dplyr 中使用的“合并”，我的意思是我想将这两行合并为一行。知道该怎么做（在 dplyr 中可以）？

标签： r

【解决方案1】：

 df <- data.frame(supplier_id = c(281743,281743,281743,281743,281743),
                 enabled_datetime = c("2016-06-13 13:31:02","2016-06-14 07:39:19","2016-06-14 12:36:03","2016-06-16 13:44:30","2016-06-17 06:42:14"),
                 disabled_datetime = c("2016-06-14 07:39:19","2016-06-14 12:36:03","2016-06-16 13:44:30","2016-06-17 06:42:14",NA),
                 discount = c(25,15,15,10,30))

df <- df%>%
  mutate(enabled_datetime = as.POSIXct(strftime(enabled_datetime,format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")),
         disabled_datetime = as.POSIXct(strftime(disabled_datetime,format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")))

subdf1 <- df%>% 
  group_by(supplier_id,discount)  %>%
  mutate(enabled_datetime_lead = lead(enabled_datetime),disabled_datetime_lead = lead(disabled_datetime)) %>%
  filter(disabled_datetime==enabled_datetime_lead) %>% mutate(disabled_datetime = disabled_datetime_lead) %>% 
  select(-enabled_datetime_lead,-disabled_datetime_lead) %>% ungroup()

subdf2<- anti_join(df,resdf,by=c("supplier_id","discount"))

resdf <- full_join(subdf1,subdf2,,by=c("supplier_id","discount"))

这样的结果是

supplier_id    enabled_datetime   disabled_datetime discount
        <dbl>              <time>              <time>    <dbl>
1      281743 2016-06-14 07:39:19 2016-06-16 13:44:30       15
2      281743 2016-06-13 13:31:02 2016-06-14 07:39:19       25
3      281743 2016-06-16 13:44:30 2016-06-17 06:42:14       10
4      281743 2016-06-17 06:42:14                <NA>       30

更改说明：将最终语句从full_join 更改为union，因为最终结果有两个新列。该行为与最初发现的行为不同。

【讨论】：

解决方案提示错误，并且不会产生您引用的结果。不应该是subdf2<- anti_join(df,resdf,by=c("supplier_id","discount"))吗？
@macchiavalley，什么是 resdf？我找不到它！