R 将长时间序列数据重塑为宽时间序列数据（每天的时间序列数量不等）

我的问题是前面问题的延续：

但是有变化。它是1）当每天的小时数不相等时（小）2）当日期的开始时间不同时（大）

例如，让我们创建一个包含1）日期、2）小时、3）一些度量值的数据框——m。在这里，我使用reforme（）将长格式转换为宽格式，正如前一篇文章所建议的那样。但是您可以看到输出（dt2），它不是从“m.1”（或者从我们的数据集中的“m.2”）开始创建，而是从“m.3”开始。dt数据集的第一行

dt <- data.frame(Date=as.Date(character()),
                 File=character(), 
                 User=character(), 
                 stringsAsFactors=FALSE) 

date<-as.Date(c("2018-10-1","2018-10-2","2018-10-4"))
date2<-c(rep(date[1],11),rep(date[2],14),rep(date[3],16))
hour<-c(c(3:13),c(2:15),c(4:19))
m<-rnorm(41)
dt<-data.frame(date2,hour, m)

head(dt)
       date2 hour          m
1 2018-10-01    3 -0.9259174
2 2018-10-01    4  0.4172615
3 2018-10-01    5  0.3981876
4 2018-10-01    6 -0.1894735
5 2018-10-01    7  0.7387315
6 2018-10-01    8  1.2337722

If I use the 
library(reshape) 
dt2<-reshape(dt, idvar =c("date2"), timevar ="hour", direction = "wide")
dt2
        date2        m.3        m.4       m.5        m.6        m.7         m.8        m.9         m.10       m.11      m.12       m.13
1  2018-10-01 -0.9259174  0.4172615 0.3981876 -0.1894735  0.7387315  1.23377223 -0.3740326 -0.007818602 -1.7822049 -1.304608 -1.2114172
12 2018-10-02  0.4961225 -0.6928343 0.5495917  1.9807136 -2.6065999 -1.78083806  1.3777553 -0.543557423 -0.6153750  1.223758 -1.0254392
26 2018-10-04         NA  0.6442237 0.5019143  0.5550032 -1.5300680 -0.08084971  0.5487069  0.618540806  0.3787519  0.219644  0.6488434
        m.2       m.14       m.15      m.16      m.17     m.18      m.19
1        NA         NA         NA        NA        NA       NA        NA
12 -1.54329  0.1743518 -2.3307605        NA        NA       NA        NA
26       NA -1.3063877 -0.6920828 -0.194381 -1.144777 1.585792 -1.320353

---

dt尝试使用
pivot\u-wide
dt%%变异（hour=str\u c（'m.，hour））%%按小时分组%>%变异（rn=row\u-number（））%%>%pivot\u-wide（-c（rn，date2），name\u-from='hour'，value\u-from='m'）
尝试使用
pivot\u-wide
dt%%变异（hour=str c（'m（），hour））%%按小时分组%>%%%>%pivot\u加宽（-c（rn，date2），名称\u from='hour'，值\u from='m'）

dt_full <- data.frame(Date=as.Date(character()),
                 File=character(), 
                 User=character(), 
                 stringsAsFactors=FALSE) 
 udate<-unique(dt$date2)
 ludate<-length(udate)
for(j in 1:ludate){
    dt_sub<-subset(dt,date2==udate[j])

    full_minute<-data.frame(2:19,udate[j])
    colnames(full_minute)<-c("hour","date2")

    dt_sub_full <-full_join(dt_sub,full_minute,by=c("hour"="hour","date2"="date2"))
    o<-order(dt_sub_full["hour"])
    dt_sub_full <-dt_sub_full[o,]
    dt_full <-rbind(dt_sub_full,dt_full)
 }

dt_full2<-reshape(dt_full, idvar =c("date2"), timevar ="hour", direction = "wide")
    dt_full2
         date2      m.2        m.3        m.4       m.5        m.6        m.7         m.8        m.9         m.10       m.11      m.12
17  2018-10-04       NA         NA  0.6442237 0.5019143  0.5550032 -1.5300680 -0.08084971  0.5487069  0.618540806  0.3787519  0.219644
110 2018-10-02 -1.54329  0.4961225 -0.6928343 0.5495917  1.9807136 -2.6065999 -1.78083806  1.3777553 -0.543557423 -0.6153750  1.223758
121 2018-10-01       NA -0.9259174  0.4172615 0.3981876 -0.1894735  0.7387315  1.23377223 -0.3740326 -0.007818602 -1.7822049 -1.304608
          m.13       m.14       m.15      m.16      m.17     m.18      m.19
17   0.6488434 -1.3063877 -0.6920828 -0.194381 -1.144777 1.585792 -1.320353
110 -1.0254392  0.1743518 -2.3307605        NA        NA       NA        NA
121 -1.2114172         NA         NA        NA        NA       NA        NA