检查日期是否在另一个数据框中的两个日期之间,如果是则操作日期

Check if date is between two dates in another data frame, and manipulate date if it is

我有两个数据框(df1 和 df2);它们每个都有一个 ID 列,并按 ID 号组织,每个数据帧的每个 ID 有很多行。 df1有"unique_posix"列,df2有"date.time.start"和"date.time.end"列,还有"depth"和"shape"列。 对于每个 ID,我想从 df1 中获取我的 "unique_posix" 列并转到 df2 并找到它介于或之上的 "date.time.start" 和 "date.time.end" 。当我找到它对应的行时,我想从 df2 中拉出 "depth" 和 "shape",并将其复制到 df1 中的新列,以获得唯一的 date/time。

我试过用 if/else 作为 for 循环来做这件事,我也试过在 dplyr 中做这件事。

df1<-data.frame(ID=c('SW12','SW12','SW12','SW12','SW12','SW13','SW13','SW13','SW13','SW13'), unique_posix=c('5/3/10 16:47','5/3/10 16:53','5/3/10 17:00', '5/3/10 18:00','5/3/10/ 18:12','8/15/10 17:13','8/15/10 17:18','8/15/10 17:37','8/15/10 18:00','8/15/10 18:52'))

df2<- data.frame(ID=c('SW12','SW12','SW12','SW12','SW12','SW13','SW13','SW13','SW13','SW13'), Date.Time.Start=c('5/3/10 15:57','5/3/10 16:18', '5/3/10 16:55','5/3/10 17:36','5/3/10 18:17','8/15/10 16:55','8/15/10 17:28','8/15/10 17:54', '8/15/10 18:55','8/15/10 19:20'), Date.Time.End=c('5/3/10 16:09','5/3/10 16:44','5/3/10 17:28', '5/3/10 18:08', '5/3/10 18:49', '8/15/10 17:22', '8/15/10 17:52','8/15/10 18:06','8/15/10 19:15','8/15/10 19:40'), Shape=c('U','U','V','Square','U','U','U','Square','V','U'), Depth=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))

我希望 df1 最终看起来像:

df1b<-data.frame(ID=c('SW12','SW12','SW12','SW12','SW12','SW13','SW13','SW13','SW13','SW13'), unique_posix=c('5/3/10 16:47','5/3/10 16:53','5/3/10 17:00', '5/3/10 18:00','5/3/10/ 18:12','8/15/10 17:13','8/15/10 17:18','8/15/10 17:37','8/15/10 18:00','8/15/10 18:52'), Dive.Shape=c(NA,NA,'V','Square',NA,'U','U','U','Square', NA),Dive.Depth=c(NA,NA,3,4,NA,6,6,7,8,NA))

我已将 date/time 转换为 POSIXct/lt:

library(dplyr)
df1 <- df1 %>% 
  mutate(
    ID = factor(ID),
    unique_posix = mdy_hm(unique_posix)
  )
class(df1$unique_posix)

df2 <- df2 %>% 
  mutate(
    ID = factor(ID),
    Date.Time.Start = mdy_hm(Date.Time.Start),
    Date.Time.End = mdy_hm(Date.Time.End)
  )
class(df2$Date.Time.Start)

我试过的for循环:

df1b<-df1
for (i in 1:nrow(df1)) {
  if (df1$unique_posix %within% interval(df2$Date.Time.Start, df2$Date.Time.End)) {
    df1b$Dive.Shape<-df2$Shape
    df1b$Dive.Depth<-df2$Depth
  }
  else {
    df1b$Dive.Shape<-NA
    df2b$Dive.Depth<-NA
  }
}

在 dplyr 中我正在尝试这样的事情:

df1b<-inner_join(df1, df2, by="DeployID")
df1b %>% rowwise() %>%
  mutate(Dive.Shape=ifelse(between(unique_posix, Date.Time.Start, Date.Time.End),Shape,NA )) %>%
mutate(Dive.Depth=ifelse(between(unique_posix, Date.Time.Start, Date.Time.End),Depth,NA ))
  arrange(DeployID,desc(unique_posix)) %>%
  distinct(unique_posix)

None 这似乎有效,但我觉得我很接近?

我希望我的 df1b 有两个额外的列 Dive.Shape 和 Dive.Depth,如果 unique_posix [=44],它们将包含一个 "NA" =] 没有落在 df2 框架 [每个 ID] 的 Date.Time.Start 和 Date.Time.End 范围内或 Date.Time.End 范围内。如果 df1 的 unique_posix 落在 df2 的 Date.Time.Start 或 Date.Time.End 列之间或之上,则这些列将包含 df2 的 Shape 和 df2 的 Depth 列的值。

感谢您对此提供的任何帮助!

我想你是。问题是在 data.frames 中,dates/times 被保存为字符。

apply(df1, 2, class) 
          ID unique_posix 
>  "character"  "character" 

apply(df2, 2, class)
             ID Date.Time.Start   Date.Time.End           Shape           Depth 
    "character"     "character"     "character"     "character"     "character" 

实际上,您想将 unique_posixDate.Time.StartDate.Time.End 转换为 dates/times。可能使用 strptime()?我认为比较会起作用,但我还没有验证它们。我马上就要走了,但我还是想给你点东西。

使用 data.table 这对于非 equi 更新连接来说相对简单:

library(data.table)
setDT(df1)
setDT(df2)

df1[df2
    , on = .(ID
             , unique_posix > Date.Time.Start
                , unique_posix < Date.Time.End)
    , `:=`(Dive.Shape = Shape, Dive.Depth = Depth)]

df1

> df1
      ID        unique_posix Dive.Shape Dive.Depth
 1: SW12 2010-05-03 16:47:00       <NA>         NA
 2: SW12 2010-05-03 16:53:00       <NA>         NA
 3: SW12 2010-05-03 17:00:00          V          3
 4: SW12 2010-05-03 18:00:00     Square          4
 5: SW12 2010-05-03 18:12:00       <NA>         NA
 6: SW13 2010-08-15 17:13:00          U          6
 7: SW13 2010-08-15 17:18:00          U          6
 8: SW13 2010-08-15 17:37:00          U          7
 9: SW13 2010-08-15 18:00:00     Square          8
10: SW13 2010-08-15 18:52:00       <NA>         NA

另请参阅:

如果您仍想寻求 dplyr 解决方案,请尝试以下操作:

inner_join(df1, df2, by = "ID") %>%
  rowwise() %>%
  filter (between(unique_posix, Date.Time.Start, Date.Time.End)) %>%
  right_join(df1, by = c("ID", "unique_posix")) %>%
  dplyr::select (-c(Date.Time.Start, Date.Time.End), Dive.Shape = Shape, Dive.Depth = Depth)