如何根据时间序列列的值提取日期？答案

【问题标题】：How do I extract dates based on values of columns of a time series?如何根据时间序列列的值提取日期？
【发布时间】：2020-03-02 08:44:53
【问题描述】：

假设我有：

A <- c(1,0,0,0)
B <- c(0,1,0,0)
C <- c(0,0,1,0)
D <- c(0,0,0,1)
data <- xts(cbind(A,B,C,D),order.by = as.Date(1:4))

然后我得到...

           A B C D
1970-01-02 1 0 0 0
1970-01-03 0 1 0 0
1970-01-04 0 0 1 0
1970-01-05 0 0 0 1

我想提取值为 1 的每一列的日期。所以我想看到这样的东西......

A "1970-01-02"
B "1970-01-03"
C "1970-01-04"
D "1970-01-05"

这是获取答案的手动方式。所以我基本上想运行一个可以做到这一点的循环......

index(data$A[data$A==1])
index(data$B[data$B==1])
index(data$C[data$C==1])
index(data$D[data$D==1])

【问题讨论】：

数据是 xts 对象重要吗？
一排可以有多个1吗？
我的实际数据来自 getSymbols()。这就是它采用这种格式的原因。我想我可以先将其转换为数据框或其他东西。
是的苏仁可以有

标签： r loops xts

【解决方案1】：

如果对于特定行有多个 1，并且您只想为该行返回一次索引，我们可以使用 rowSums 并将 index 子集化

zoo::index(data)[rowSums(data == 1) > 0]
#[1] "1970-01-02" "1970-01-03" "1970-01-04" "1970-01-05"

如果我们想要每个 1 的索引值，我们可以使用 which 和 arr.ind = TRUE

zoo::index(data)[which(data == 1, arr.ind = TRUE)[, 1]]

要同时获取列名和索引，我们可以重用来自which的矩阵

mat <- which(data == 1, arr.ind = TRUE)
data.frame(index = zoo::index(data)[mat[, 1]], column = colnames(data)[mat[,2]])

#       index column
#1 1970-01-02      A
#2 1970-01-03      B
#3 1970-01-04      C
#4 1970-01-05      D

【讨论】：

谢谢。有没有办法获取与每个日期关联的列名？

【解决方案2】：

从您原来的 data 对象开始，您可以先创建一个 tibble，然后将其融化以获得您想要的格式：

library(tidyverse)

as_tibble(data) %>% 
  mutate(time = time(data)) %>% 
  gather("group", "value", -time) %>% 
  filter(value == 1) %>% 
  select(group, time)

【讨论】：

【解决方案3】：

使用sapply，我将返回行中有1 的行名称。如果连续有多个1，这应该可以工作。

one_days <- as.Date(unlist(
    sapply(1:ncol(data), 
     function(x) time(data)[which(data[, x] == 1)])))

# "1970-01-02" "1970-01-03" "1970-01-04" "1970-01-05"

如果你也想要行名。

rown <-  unlist(sapply(1 : ncol(data), function(x) rep(colnames(data)[x], sum(data[, x]))))
names(one_days) <- rown

#           A              B            C            D
# "1970-01-02"  "1970-01-03" "1970-01-04" "1970-01-05"

测试多个 1

A <- c(1,1,0,0)
one_days <- as.Date(unlist(
     sapply(1:ncol(data),
      function(x) time(data)[which(data[, x] == 1)])))
rown <-  unlist(sapply(1 : ncol(data), function(x) rep(colnames(data)[x], sum(data[, x]))))
names(one_days) <- rown
one_days
#           A            A            B            C            D
#"1970-01-02" "1970-01-03" "1970-01-03" "1970-01-04" "1970-01-05"

【讨论】：

谢谢。这适用于原始数据。但是，如果您在一列中执行多个 1，则会给出错误的结果。尝试改用 A
是的，是的。我相信它现在已经修复了。