如何使用dpylr和lubridate添加依赖于最后一行的行？

打开/关闭分钟价格数据。下一分钟的开放始终等于上一分钟的关闭。示例性数据集：

dt                   open  close
1998-01-02 09:30:00  100   101
1998-01-02 09:31:00  101   102
...
1998-01-02 15:59:00  105   106

在最后一行之后，我想添加另一行，如下所示：

dt                   open  close
1998-01-02 09:30:00  100   101
1998-01-02 09:31:00  101   102
...
1998-01-02 15:59:00  105   106
1998-01-02 16:00:00  106   NA

也就是说，时间戳增加一分钟，打开等于前一分钟关闭，关闭等于NA。我的天真方法不起作用：

library(lubridate)
library(dplyr)

data <- add_row(data, dt = max("dt") + minute(1), open = close[[n()]])

库（lubridate）
图书馆（dplyr）
数据首先，您应该使用
minutes
（创建时段）而不是
minute
（用于获取日期时间的分钟分量）。其次，在
add_row
中，您不能像在其他
dplyr
函数中那样使用字符串或列名引用
data
中的列

一种方法是：

> data <- data %>% add_row(dt = max(.$dt) + minutes(1), open = last(.$close))
> data
# A tibble: 4 x 3
  dt                   open close
  <dttm>              <int> <int>
1 1998-01-02 09:30:00   100   101
2 1998-01-02 09:31:00   101   102
3 1998-01-02 15:59:00   105   106
4 1998-01-02 16:00:00   106    NA

首先，您应该使用
minutes
（创建时间段）而不是
minute
（用于获取日期时间的分钟部分）。其次，在
add_row
中，您不能像在其他
dplyr
函数中那样使用字符串或列名引用
data
中的列

一种方法是：

> data <- data %>% add_row(dt = max(.$dt) + minutes(1), open = last(.$close))
> data
# A tibble: 4 x 3
  dt                   open close
  <dttm>              <int> <int>
1 1998-01-02 09:30:00   100   101
2 1998-01-02 09:31:00   101   102
3 1998-01-02 15:59:00   105   106
4 1998-01-02 16:00:00   106    NA

我们也可以使用
bind\u行

library(tidyverse)
data %>% 
  summarise(dt = max(dt) + minutes(1), open = last(close)) %>% 
  bind_rows(data, .)
# A tibble: 4 x 3
#  dt                   open close
#  <dttm>              <int> <int>
#1 1998-01-02 09:30:00   100   101
#2 1998-01-02 09:31:00   101   102
#3 1998-01-02 15:59:00   105   106
#4 1998-01-02 16:00:00   106    NA

库（tidyverse）
数据%>%
总结（dt=最大（dt）+分钟（1），打开=最后（关闭））%>%
绑定_行（数据，.）
#一个tibble:4x3
#dt开闭
#                 
#1 1998-01-02 09:30:00   100   101
#2 1998-01-02 09:31:00   101   102
#3 1998-01-02 15:59:00   105   106
#4 1998-01-02 16:00:00 106北美
我们也可以使用
绑定行

library(tidyverse)
data %>% 
  summarise(dt = max(dt) + minutes(1), open = last(close)) %>% 
  bind_rows(data, .)
# A tibble: 4 x 3
#  dt                   open close
#  <dttm>              <int> <int>
#1 1998-01-02 09:30:00   100   101
#2 1998-01-02 09:31:00   101   102
#3 1998-01-02 15:59:00   105   106
#4 1998-01-02 16:00:00   106    NA

库（tidyverse）
数据%>%
总结（dt=最大（dt）+分钟（1），打开=最后（关闭））%>%
绑定_行（数据，.）
#一个tibble:4x3
#dt开闭
#                 
#1 1998-01-02 09:30:00   100   101
#2 1998-01-02 09:31:00   101   102
#3 1998-01-02 15:59:00   105   106
#4 1998-01-02 16:00:00 106北美