如何对齐 R 或 Excel 中不同列的日期答案

【问题标题】：How to align Dates from different columns in R or Excel如何对齐 R 或 Excel 中不同列的日期
【发布时间】：2019-02-06 14:24:26
【问题描述】：

我有一个变量数据集，每个变量都有不同的日期跨度。它们如以下示例所示（从 500 个案例中抽取前两个案例）：

DatesV1     DatesV2
29/12/1995  19/07/2001
02/01/1996  20/07/2001
03/01/1996  23/07/2001
04/01/1996  24/07/2001
05/01/1996  25/07/2001
08/01/1996  26/07/2001
09/01/1996  27/07/2001
10/01/1996  30/07/2001
11/01/1996  31/07/2001
12/01/1996  01/08/2001
15/01/1996  02/08/2001
16/01/1996  03/08/2001
17/01/1996  06/08/2001

我希望DatesV2 中的日期与DatesV1 中的日期一致。这意味着DatesV2 将从几个NA 开始，直到日期对齐的行。像这样：

DatesV1     DatesV2
 ...         ...
17/07/2001  NA
18/07/2001  NA
19/07/2001  19/07/2001
20/07/2001  20/07/2001
 ...         ...

在示例集中，我有一个正是我想要做的示例。对于我拥有的 500 个变量，我找不到在 R 或 Excel 中执行此操作的快速计算方法。 Example Set 我尝试过这样的事情：

nhat<-which(Example$DatesV2[1]==Example$DatesV1)
nend<-which(Example$DatesV1[length(Example$DatesV1)-1]==Example$DatesV2)
Example$Apotelesma<- c(rep(NA,nhat-1),Example$DatesV2[1:nend],NA)

这是一个适用于两个日期的初始测试。唯一的问题是日期显示为数字。

【问题讨论】：

标签： r excel date

【解决方案1】：

这是一个使用一些重塑的可能解决方案。我用一个简单的例子：

df = data.frame(DatesV1 = c("24/07/2001","25/07/2001","26/07/2001"),
                DatesV2 = c("25/07/2001","26/07/2001","27/07/2001"),
                DatesV3 = c("26/07/2001","27/07/2001","28/07/2001"),
                stringsAsFactors = F)

library(tidyverse)
library(lubridate)

# update to date columns (only if needed)
df = df %>% mutate_all(dmy)

df %>%
  gather() %>%             # reshape dataset
  mutate(id = value) %>%   # use date values as row ids
  spread(key, value) %>%   # reshape again
  select(-id)              # remove ids

#      DatesV1    DatesV2    DatesV3
# 1 2001-07-24       <NA>       <NA>
# 2 2001-07-25 2001-07-25       <NA>
# 3 2001-07-26 2001-07-26 2001-07-26
# 4       <NA> 2001-07-27 2001-07-27
# 5       <NA>       <NA> 2001-07-28

【讨论】：

我明白了：df = df %>% mutate_all(dmy) Warning messages: 1: All formats failed to parse. No formats found. 2: All formats failed to parse. No formats found. 另外：class(df$DatesV1) [1] "Date"
dmy(df$DatesV2) 为所有条目返回 NA。
我假设您设法运行了我的示例，但是您得到了完整的数据集，对吧？要么你有其他不是日期的变量，要么你有另一种日期格式。
是的！您的示例运行完美！就在我展开我的案例时，错误出现了。
如果您的列已经是date，也许您不需要那段代码。它们有相同的格式吗？ dmy 是“日-月-年”。

【解决方案2】：

如果您愿意，这是一种丑陋/凌乱的方法，但它可以完成工作。任何更快更整洁的方式都会更好。

n<-nrow(DataAlignment)
Newdata<-matrix(0,5148,ncol(DataAlignment))
loops<-ncol(DataAlignment)-1
for(i in 1:loops){
  nhat<-which(DataAlignment[1,i+1]==DataAlignment[,1]) #finds the position of the first date in column 2 according to the first column
  nend<-which(DataAlignment[n,1]==DataAlignment[,i+1]) #finds the position of last date in col 2 according to the first column

  if(nhat==1 | nend != 5148){ #takes into account when they start at the same time but end in different dates
  Newdata[,i+1]<-c(DataAlignment[c(1:nend),i+1],rep(NA,n-nend))  
  }
  else{if(nhat==1| nend==5148){Newdata[,i+1]<-c(DataAlignment[,i+1])} #this takes account when they start and end at the same time
  else{if(nhat!=1){
  Newdata[,i+1]<-c(rep(NA,nhat-1),DataAlignment[c(1:nend),i+1])}}} #creates the new data
}

【讨论】：