R 如何在每个月的最后一天对数据帧进行子集划分

我有一个df：

     dates  V1  V2  V3  V4  V5  V6  V7  V8  V9  V10
1999-05-31  66  65  64  63  62  61  60  59  58  57
1999-06-01  67  66  65  64  63  62  61  60  59  58
1999-06-02  68  67  66  65  64  63  62  61  60  59
1999-06-03  69  68  67  66  65  64  63  62  61  60
1999-06-04  70  69  68  67  66  65  64  63  62  61
1999-06-17  79  78  77  76  75  74  73  72  71  70
1999-06-18  80  79  78  77  76  75  74  73  72  71
1999-06-21  81  80  79  78  77  76  75  74  73  72
1999-06-22  82  81  80  79  78  77  76  75  74  73
1999-06-23  83  82  81  80  79  78  77  76  75  74
1999-06-24  84  83  82  81  80  79  78  77  76  75
1999-06-25  85  84  83  82  81  80  79  78  77  76
1999-06-28  86  85  84  83  82  81  80  79  78  77
1999-06-29  87  86  85  84  83  82  81  80  79  78
1999-06-30  88  87  86  85  84  83  82  81  80  79

我想在每个月的最后一天将上述df子集。也就是说，只有1999-05-31和1999-06-30这两个日期才会出现。实际的数据帧要大得多，最后的日期可能是每个月的28日、29日等等。 因此，我希望输出类似于：

dates   V1  V2  V3  V4  V5  V6  V7  V8  V9  V10
1999-05-31  66  65  64  63  62  61  60  59  58  57 
1999-06-30  88  87  86  85  84  83  82  81  80  79
1999-10-29  175 174 173 172 171 170 169 168 167 166

---

我试图在zoo或其他软件包中找到一些功能，但找不到。。。非常感谢所有的建议

这将选择该月的最后几天：

df[as.numeric(substr(as.Date(df$dates) + 1, 9, 10))
   < as.numeric(substr(df$dates, 9, 10)), ]

#        dates V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
#1  1999-05-31 66 65 64 63 62 61 60 59 58  57
#15 1999-06-30 88 87 86 85 84 83 82 81 80  79

df[as.numeric（substr（as.Date（df$dates）+1,9,10））

请注意，此解决方案取决于每天的绝对月数（与您的数据无关）

如果要在实际数据中选择每个月的最后一天，请使用以下命令：

df[c(diff(as.numeric(substr(df$dates, 9, 10))) < 0, TRUE), ]

df[c（diff（as.numeric）（substr（df$dates，9,10））<0，TRUE），]

假设日期格式正确，且源数据框为

x

> library(xts)
> x[endpoints(x$dates, on = "months"), ]
        dates V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1  1999-05-31 66 65 64 63 62 61 60 59 58  57
15 1999-06-30 88 87 86 85 84 83 82 81 80  79

---

这里有一个使用dplyr的选项：

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(dates = as.Date(dates)) %>% 
  mutate(yr_mnth = format(dates, '%Y-%m')) %>% 
  group_by(yr_mnth) %>% 
  filter(dates == max(dates))

# or if you wanted the first observation of each month:
df %>% 
  mutate(dates = as.Date(dates)) %>% 
  mutate(yr_mnth = format(dates, '%Y-%m')) %>% 
  group_by(yr_mnth) %>% 
  filter(dates == min(dates))

---

再次感谢你，斯文！你有很好的技巧！好啊谢谢！：）但是为什么包含

TRUE

？如果排除它，我似乎会得到相同的答案…命令

diff（as.numeric（substr（df$dates，9，10））<0

返回长度

nrow（df）-1

的逻辑向量，因此我将此向量与另一个

TRUE

组合使用它来选择

df

行的子集。向量的长度和逻辑索引向量的长度应该相同。如果逻辑索引短一个元素，那么逻辑向量的第一个值也将用作它的最后一个值。如果我想查找每个月的第一天而不是每个月的最后一天，我是否正确地认为我可以将df[c（diff（as.numeric（subsr（df$dates，9，10））<0，TRUE），]更改为df[c（diff（（as.numeric（subsr（df$dates，9，10）））+1>0，为真），]？：）@用户1665355不，只需更改

TRUE

：

df[c（TRUE，diff（as.numeric（substr（df$dates，9，10）））<0），]

谢谢！我怎样才能找到每个月的第一次观察结果？我可以简单地执行x[endpoints（x$dates，on=“months”）+1]吗，或者是否有一些特定的功能？顺致敬意，