Объединить несколько кадров данных на двух общих столбцах

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/4199798

  •  11-10-2019
  •  | 
  •  

Вопрос

Я видел некоторые вопросы об объединении файлов CSV в одну кадр данных. Что, если рамки данных уже находятся в рабочей области. У меня есть пять широких зоопарков, которые я бросаю в качестве рамки данных, затем таял. Вот глава одного:

> head(df.mon.ssf.ret)
      date variable value
1 2009.000     AA1C    NA
2 2009.083     AA1C    NA
3 2009.167     AA1C    NA
4 2009.250     AA1C    NA
5 2009.333     AA1C    NA
6 2009.417     AA1C    NA

Я мог бы объединить их на «дате» и «переменной» с серией вложенных слияний, но это кажется неуклюжим. Есть ли более программный способ слияния?

Если я уверен, что столбцы находятся в одном и том же порядке во всех зоопарках, могу ли я почувствовать себя уверенным, что тает поддерживает, что упорядочение и использование cbind? Спасибо!

Обновлять:

Мне не хватает философии использования таяния. Вот что происходит, когда я сливаюсь как зоопарк и таял в качестве очень широкой рамки данных, используя три зоопарки:

> temp <- merge(z.ssf.oi, z.ssf.oig, z.ssf.ret)
> class(temp)
[1] "zoo"
> temp2 <- cbind(index(temp), as.data.frame(temp))
> class(temp2)
[1] "data.frame"
> names(temp2)[1] <- "date"
> dim(temp2)
[1]   12 1204
> temp3 <- melt(temp2, id="date")
Error in data.frame(ids, variable, value) : 
  arguments imply differing number of rows: 12, 14436
> head(temp2)[, 1:5]
             date AA1C.z.ssf.oi AAPL1C.z.ssf.oi ABT1C.z.ssf.oi ABX1C.z.ssf.oi
Jan 2009 Jan 2009      1895.800        49191.25             NA             NA
Feb 2009 Feb 2009      1415.579        42650.26             NA        6267.96
Mar 2009 Mar 2009      1501.398        36712.20             NA       11581.65
Apr 2009 Apr 2009      1752.936        74376.27             NA       12168.29
May 2009 May 2009      1942.874        96307.30             NA       13490.60
Jun 2009 Jun 2009            NA        79170.70             NA       16337.21

Обновление 2: Спасибо за помощь! Вот очень ручное решение

> A <- cbind(index(z.ssf.oi), as.data.frame(z.ssf.oi))
> names(A)[1] <- "date"
> B <- cbind(index(z.ssf.oig), as.data.frame(z.ssf.oig))
> names(B)[1] <- "date"
> C <- cbind(index(z.ssf.ret), as.data.frame(z.ssf.ret))
> names(C)[1] <- "date"
> A.melt <- melt(A, id="date")
> head(A.melt)
      date variable value
1 Jan 2009      A1C    NA
2 Feb 2009      A1C    NA
3 Mar 2009      A1C    NA
4 Apr 2009      A1C    NA
5 May 2009      A1C    NA
6 Jun 2009      A1C    NA
> B.melt <- melt(B, id="date")
> C.melt <- melt(C, id="date")
> ans <- merge(merge(A.melt, B.melt, by=c("date", "variable")), C.melt, by=c("date", "variable"))
> names(ans)[3:5] <- c("oi", "oig", "ret")
> head(ans)
      date variable       oi       oig         ret
1 Apr 2009      A1C       NA        NA          NA
2 Apr 2009     AA1C       NA        NA          NA
3 Apr 2009   AAPL1C 59316.88 0.3375786 0.008600073
4 Apr 2009    ABB1C       NA        NA          NA
5 Apr 2009    ABT1C       NA        NA          NA
6 Apr 2009    ABX1C       NA        NA          NA

(И NAS из неполного набора данных дома и нуждаются в циферблате в фильтрации из моей базы данных)

Обновление 3: Вот несколько DPUTS (я взял подмножество [1:10, 1:10] каждого широкого зоопарка и преобразован в рамки данных)

> dput(A)
structure(list(group = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L), class = "factor", .Label = "oi"), date = structure(c(2009, 
2009.08333333333, 2009.16666666667, 2009.25, 2009.33333333333, 
2009.41666666667, 2009.5, 2009.58333333333, 2009.66666666667, 
2009.75), class = "yearmon"), AA1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_
), AAPL1C = c(49226.391, 42662.1589473684, 35354.4254545455, 
57161.6495238095, 84362.895, NA, NA, 47011.8519047619, 57852.2171428571, 
33058.0090909091), ABT1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), 
    ABX1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), ACE1C = c(NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_), ACI1C = c(NA_real_, NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_), ACS1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
    NA_real_), ADBE1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_
    ), ADCT1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), ADI1C = c(NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_)), .Names = c("group", "date", 
"AA1C", "AAPL1C", "ABT1C", "ABX1C", "ACE1C", "ACI1C", "ACS1C", 
"ADBE1C", "ADCT1C", "ADI1C"), row.names = c("Jan 2009", "Feb 2009", 
"Mar 2009", "Apr 2009", "May 2009", "Jun 2009", "Jul 2009", "Aug 2009", 
"Sep 2009", "Oct 2009"), class = "data.frame")
> dput(B)
structure(list(group = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L), class = "factor", .Label = "oig"), date = structure(c(2009.08333333333, 
2009.16666666667, 2009.25, 2009.33333333333, 2009.41666666667, 
2009.5, 2009.58333333333, 2009.66666666667, 2009.75, 2009.83333333333
), class = "yearmon"), AA1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_
), AAPL1C = c(-0.143117562125788, -0.187888745830302, 0.480459636485712, 
0.389244461579155, NA, NA, NA, 0.207492040517069, -0.559627909130612, 
NA), ABT1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), ABX1C = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_), ACE1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_
), ACI1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), ACS1C = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_), ADBE1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_
), ADCT1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), ADI1C = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_)), .Names = c("group", "date", "AA1C", "AAPL1C", 
"ABT1C", "ABX1C", "ACE1C", "ACI1C", "ACS1C", "ADBE1C", "ADCT1C", 
"ADI1C"), row.names = c("Feb 2009", "Mar 2009", "Apr 2009", "May 2009", 
"Jun 2009", "Jul 2009", "Aug 2009", "Sep 2009", "Oct 2009", "Nov 2009"
), class = "data.frame")
> dput(C)
structure(list(group = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L), class = "factor", .Label = "ret"), date = structure(c(2009, 
2009.08333333333, 2009.16666666667, 2009.25, 2009.33333333333, 
2009.41666666667, 2009.5, 2009.58333333333, 2009.66666666667, 
2009.75), class = "yearmon"), AA1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_
), AAPL1C = c(-0.143117562125788, -0.187888745830302, 0.480459636485712, 
0.389244461579155, NA, NA, NA, 0.207492040517069, -0.559627909130612, 
NA), ABT1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), ABX1C = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_), ACE1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_
), ACI1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), ACS1C = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_), ADBE1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_
), ADCT1C = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), ADI1C = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_)), .Names = c("group", "date", "AA1C", "AAPL1C", 
"ABT1C", "ABX1C", "ACE1C", "ACI1C", "ACS1C", "ADBE1C", "ADCT1C", 
"ADI1C"), row.names = c("Feb 2009", "Mar 2009", "Apr 2009", "May 2009", 
"Jun 2009", "Jul 2009", "Aug 2009", "Sep 2009", "Oct 2009", "Nov 2009"
), class = "data.frame")
Это было полезно?

Решение

Вы можете попробовать это. Непроверенный, поскольку ваш пример не воспроизводим. Дайте нам несколько фиктивных данных для Z.SFFF.OI, Z.SFF.OIG и Z.SFF.RET, если вы хотите получить лучший ответ. Вы можете использовать dput () для генерации кода для воспроизводимого набора данных.

A <- data.frame(Group = "oi", date = as.factor(index(z.ssf.oi),) as.data.frame(z.ssf.oi)))
B <- data.frame(Group = "oig", date = as.factor(index(z.ssf.oig)), as.data.frame(z.ssf.oig)))
C <- data.frame(Group = "ret", date = as.factor(index(z.ssf.ret)), as.data.frame(z.ssf.ret)))
Long <- melt(rbind(A, B, C), id.vars = c("Group", "date")))
cast(date ~ Group, data = Long)
Лицензировано под: CC-BY-SA с атрибуция
Не связан с StackOverflow
scroll top