按R中的行名（日期）从矩阵中提取行？
假设我有以下输入：按R中的行名（日期）从矩阵中提取行？,r,date,R,Date,假设我有以下输入： Date <- seq.Date(as.Date("2000-01-01"),as.Date("2006-01-01"), by = "quarter") mat <- matrix(1:730,73,10) mat <- data.frame(mat) mat$Time <- c(seq.Date(as.Date("2000-01-01"),as.Date(&quo
Date <- seq.Date(as.Date("2000-01-01"),as.Date("2006-01-01"), by = "quarter")
mat <- matrix(1:730,73,10)
mat <- data.frame(mat)
mat$Time <- c(seq.Date(as.Date("2000-01-01"),as.Date("2002-12-01"), by= "month"),as.Date("2003-01-03") ,seq.Date(as.Date("2003-02-01"),as.Date("2004-12-01"),by ="month"),as.Date("2005-01-02"),seq(as.Date("2005-02-01"),as.Date("2006-01-01"), by ="month"))
mat
Date我们可以通过将年份
和季度
值分配给输入数据，然后与每个季度有一个观测值的参考数据合并，来提取行名称并将数据框子集
aFile <- " rowName X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
2000-01-01 1 40 79 118 157 196 235 274 313 352
2000-02-01 2 41 80 119 158 197 236 275 314 353
2000-03-01 3 42 81 120 159 198 237 276 315 354
2000-04-01 4 43 82 121 160 199 238 277 316 355
2000-05-01 5 44 83 122 161 200 239 278 317 356
2000-06-01 6 45 84 123 162 201 240 279 318 357
2000-07-01 7 46 85 124 163 202 241 280 319 358
2000-08-01 8 47 86 125 164 203 242 281 320 359
2000-09-01 9 48 87 126 165 204 243 282 321 360
2000-10-01 10 49 88 127 166 205 244 283 322 361
2000-11-01 11 50 89 128 167 206 245 284 323 362
2000-12-01 12 51 90 129 168 207 246 285 324 363
2001-01-01 13 52 91 130 169 208 247 286 325 364
2002-11-01 35 74 113 152 191 230 269 308 347 386
2002-12-01 36 75 114 153 192 231 270 309 348 387
2003-01-03 37 76 115 154 193 232 271 310 349 388"
df <- read.table(text = aFile,header = TRUE, row.names = "rowName")
referenceDate <- seq.Date(as.Date("2000-01-01"),as.Date("2006-01-01"),
by = "quarter")
library(lubridate)
quarterData <- data.frame(referenceDate,year = year(referenceDate),
qtr = quarter(referenceDate) )
library(dplyr)
df %>% mutate(date = ymd(rownames(df)),
year = year(date),
qtr = quarter(date)) %>%
left_join(.,quarterData)
筛选到接近季度初的日期
OP中的参考日期在每个季度开始时。连接数据子集的解决方案依赖于此假设
现在我们已经加入了数据，如果我们只想在季度初将数据子集为项目，我们可以基于date
和referenceDate
之间的差异filter（）
，保留季度前5天内的行
df %>% mutate(date = ymd(rownames(df)),
year = year(date),
qtr = quarter(date)) %>%
left_join(.,quarterData) %>%
filter(.,(date - referenceDate) < 5)
筛选到超出季度前几天的日期
如果一个季度的第一天不符合上述条件，或者如果输入数据包含多个符合筛选条件的天，另一种方法是创建一个表示一年和一个季度内排序日期的唯一序列号，并选择序列中的第一项
# filter first obs in quarter
df %>% mutate(date = ymd(rownames(df)),
year = year(date),
qtr = quarter(date)) %>%
left_join(.,quarterData) %>%
arrange(.,year,qtr,date) %>%
group_by(year,qtr) %>%
mutate(quarterSequence = seq_along(qtr)) %>%
filter(quarterSequence == 1)
…以及输出：
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 date year qtr referenceDate
1 1 40 79 118 157 196 235 274 313 352 2000-01-01 2000 1 2000-01-01
2 2 41 80 119 158 197 236 275 314 353 2000-02-01 2000 1 2000-01-01
3 3 42 81 120 159 198 237 276 315 354 2000-03-01 2000 1 2000-01-01
4 4 43 82 121 160 199 238 277 316 355 2000-04-01 2000 2 2000-04-01
5 5 44 83 122 161 200 239 278 317 356 2000-05-01 2000 2 2000-04-01
6 6 45 84 123 162 201 240 279 318 357 2000-06-01 2000 2 2000-04-01
7 7 46 85 124 163 202 241 280 319 358 2000-07-01 2000 3 2000-07-01
8 8 47 86 125 164 203 242 281 320 359 2000-08-01 2000 3 2000-07-01
9 9 48 87 126 165 204 243 282 321 360 2000-09-01 2000 3 2000-07-01
10 10 49 88 127 166 205 244 283 322 361 2000-10-01 2000 4 2000-10-01
11 11 50 89 128 167 206 245 284 323 362 2000-11-01 2000 4 2000-10-01
12 12 51 90 129 168 207 246 285 324 363 2000-12-01 2000 4 2000-10-01
13 13 52 91 130 169 208 247 286 325 364 2001-01-01 2001 1 2001-01-01
14 35 74 113 152 191 230 269 308 347 386 2002-11-01 2002 4 2002-10-01
15 36 75 114 153 192 231 270 309 348 387 2002-12-01 2002 4 2002-10-01
16 37 76 115 154 193 232 271 310 349 388 2003-01-03 2003 1 2003-01-01
>
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 date year qtr referenceDate
1 1 40 79 118 157 196 235 274 313 352 2000-01-01 2000 1 2000-01-01
2 4 43 82 121 160 199 238 277 316 355 2000-04-01 2000 2 2000-04-01
3 7 46 85 124 163 202 241 280 319 358 2000-07-01 2000 3 2000-07-01
4 10 49 88 127 166 205 244 283 322 361 2000-10-01 2000 4 2000-10-01
5 13 52 91 130 169 208 247 286 325 364 2001-01-01 2001 1 2001-01-01
6 37 76 115 154 193 232 271 310 349 388 2003-01-03 2003 1 2003-01-01
>
# A tibble: 7 x 15
# Groups: year, qtr [7]
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 date year
<int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <date> <dbl>
1 1 40 79 118 157 196 235 274 313 352 2000-01-01 2000
2 4 43 82 121 160 199 238 277 316 355 2000-04-01 2000
3 7 46 85 124 163 202 241 280 319 358 2000-07-01 2000
4 10 49 88 127 166 205 244 283 322 361 2000-10-01 2000
5 13 52 91 130 169 208 247 286 325 364 2001-01-01 2001
6 35 74 113 152 191 230 269 308 347 386 2002-11-01 2002
7 37 76 115 154 193 232 271 310 349 388 2003-01-03 2003
# … with 3 more variables: qtr <int>, referenceDate <date>, quarterSequence <int>
>
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 date referenceDate
1 1 40 79 118 157 196 235 274 313 352 2000-01-01 2000-01-01
2 4 43 82 121 160 199 238 277 316 355 2000-04-01 2000-04-01
3 7 46 85 124 163 202 241 280 319 358 2000-07-01 2000-07-01
4 10 49 88 127 166 205 244 283 322 361 2000-10-01 2000-10-01
5 13 52 91 130 169 208 247 286 325 364 2001-01-01 2001-01-01
6 37 76 115 154 193 232 271 310 349 388 2003-01-03 2003-01-01
…以及输出：
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 date year qtr referenceDate
1 1 40 79 118 157 196 235 274 313 352 2000-01-01 2000 1 2000-01-01
2 2 41 80 119 158 197 236 275 314 353 2000-02-01 2000 1 2000-01-01
3 3 42 81 120 159 198 237 276 315 354 2000-03-01 2000 1 2000-01-01
4 4 43 82 121 160 199 238 277 316 355 2000-04-01 2000 2 2000-04-01
5 5 44 83 122 161 200 239 278 317 356 2000-05-01 2000 2 2000-04-01
6 6 45 84 123 162 201 240 279 318 357 2000-06-01 2000 2 2000-04-01
7 7 46 85 124 163 202 241 280 319 358 2000-07-01 2000 3 2000-07-01
8 8 47 86 125 164 203 242 281 320 359 2000-08-01 2000 3 2000-07-01
9 9 48 87 126 165 204 243 282 321 360 2000-09-01 2000 3 2000-07-01
10 10 49 88 127 166 205 244 283 322 361 2000-10-01 2000 4 2000-10-01
11 11 50 89 128 167 206 245 284 323 362 2000-11-01 2000 4 2000-10-01
12 12 51 90 129 168 207 246 285 324 363 2000-12-01 2000 4 2000-10-01
13 13 52 91 130 169 208 247 286 325 364 2001-01-01 2001 1 2001-01-01
14 35 74 113 152 191 230 269 308 347 386 2002-11-01 2002 4 2002-10-01
15 36 75 114 153 192 231 270 309 348 387 2002-12-01 2002 4 2002-10-01
16 37 76 115 154 193 232 271 310 349 388 2003-01-03 2003 1 2003-01-01
>
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 date year qtr referenceDate
1 1 40 79 118 157 196 235 274 313 352 2000-01-01 2000 1 2000-01-01
2 4 43 82 121 160 199 238 277 316 355 2000-04-01 2000 2 2000-04-01
3 7 46 85 124 163 202 241 280 319 358 2000-07-01 2000 3 2000-07-01
4 10 49 88 127 166 205 244 283 322 361 2000-10-01 2000 4 2000-10-01
5 13 52 91 130 169 208 247 286 325 364 2001-01-01 2001 1 2001-01-01
6 37 76 115 154 193 232 271 310 349 388 2003-01-03 2003 1 2003-01-01
>
# A tibble: 7 x 15
# Groups: year, qtr [7]
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 date year
<int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <date> <dbl>
1 1 40 79 118 157 196 235 274 313 352 2000-01-01 2000
2 4 43 82 121 160 199 238 277 316 355 2000-04-01 2000
3 7 46 85 124 163 202 241 280 319 358 2000-07-01 2000
4 10 49 88 127 166 205 244 283 322 361 2000-10-01 2000
5 13 52 91 130 169 208 247 286 325 364 2001-01-01 2001
6 35 74 113 152 191 230 269 308 347 386 2002-11-01 2002
7 37 76 115 154 193 232 271 310 349 388 2003-01-03 2003
# … with 3 more variables: qtr <int>, referenceDate <date>, quarterSequence <int>
>
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 date referenceDate
1 1 40 79 118 157 196 235 274 313 352 2000-01-01 2000-01-01
2 4 43 82 121 160 199 238 277 316 355 2000-04-01 2000-04-01
3 7 46 85 124 163 202 241 280 319 358 2000-07-01 2000-07-01
4 10 49 88 127 166 205 244 283 322 361 2000-10-01 2000-10-01
5 13 52 91 130 169 208 247 286 325 364 2001-01-01 2001-01-01
6 37 76 115 154 193 232 271 310 349 388 2003-01-03 2003-01-01
我将数据的前几行复制并粘贴到excel电子表格中，然后将其导出到csv中，作为变量Book1
我使用了相同的代码，但为了清晰起见更改了变量
Datetofind <- seq.Date(as.Date("2000-01-01"),as.Date("2006-01-01"), by = "quarter")
现在我只使用dplyr过滤原始数据集中的日期，只返回与季度匹配的行
Book1 %>%
filter(Date %in% Datetofind)
这让我得到了下面的数据
Date X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
<date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
2000-01-01 1 40 79 118 157 196 235 274 313 352
2000-04-01 4 43 82 121 160 199 238 277 316 355
2000-07-01 7 46 85 124 163 202 241 280 319 358
2000-10-01 10 49 88 127 166 205 244 283 322 361
2001-01-01 13 52 91 130 169 208 247 286 325 364
日期X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
2000-01-01 1 40 79 118 157 196 235 274 313 352
2000-04-01 4 43 82 121 160 199 238 277 316 355
2000-07-01 7 46 85 124 163 202 241 280 319 358
2000-10-01 10 49 88 127 166 205 244 283 322 361
2001-01-01 13 52 91 130 169 208 247 286 325 364
出于测试目的，您可以发布示例矩阵的dput（）
吗？您只需将行名
转换为列即可。我相信这比创建一个新的日期
向量，然后将它们与矩阵中的现有日期连接起来要简单得多。我想你现在能更好地理解这个问题了。我的错…根据我的回答，这个问题不需要循环就可以解决。事实上，也不需要创建单独的季度日期向量。可以根据原始数据中的行名称计算参考日期（即每个季度的开始日期）。这并不能解决问题。正如我提到的，有些日期在向量中，例如2003-01-01，但不在矩阵中。所以我需要一个for循环或一个函数来表示最近的日期，在本例中是2003-01-03。那么我如何调整过滤函数来获得这些日期呢？就像你根据参考日期的差异过滤一样，聪明。使用read.table（）函数读入数据是我将为更多stackoverflow问题做笔记的事情。感谢you@DanielJachetta-不客气。在进一步思考这个问题之后，我意识到可以根据我更新的答案，从原始行名称创建引用日期，而无需使用join（）
。