R 对数据帧进行子集设置会导致意外行为
我对R很陌生，不知道这个问题是否愚蠢，但我有以下问题： 我有两个数据帧，都包含一个时间戳列（R 对数据帧进行子集设置会导致意外行为,r,R,我对R很陌生，不知道这个问题是否愚蠢，但我有以下问题： 我有两个数据帧，都包含一个时间戳列（Posixct）。我想将数据子集如下所示： 新的df3应包含df1中的所有列，条件是df2中的“状态”列中出现值“21”。如果发生这种情况，则从df1到df2中的状态21发生前2小时到发生后1小时的所有观察都应在新的df3中 这里是我的原始数据帧的两个示例 df2： timestamp PlantNo State 37 2016-03-14 08:53:25 1
Posixctdf3df1df2df1df2df3df2 timestamp PlantNo State
37 2016-03-14 08:53:25 1 2
38 2016-03-14 09:31:43 1 0
39 2016-03-14 09:34:43 1 0
40 2016-03-14 13:49:18 1 2
41 2016-03-14 14:17:42 1 0
42 2016-03-14 14:20:41 1 0
43 2016-03-17 01:54:07 1 2
44 2016-03-17 07:06:23 1 0
45 2016-03-17 07:09:23 1 0
46 2016-03-17 10:10:11 1 21
47 2016-03-17 10:46:29 1 2
df1 timestamp PlantNo Error avws maxws minws avrot maxrot minrot avpwr
1 2016-03-05 00:00:00 1 0 6.7 9.3 4.3 25.15 30.96 21.37 93
2 2016-03-05 00:10:00 1 0 7.9 11.1 5.5 29.05 34.26 22.89 145
3 2016-03-05 00:20:00 1 0 7.8 10.5 4.6 28.83 33.17 23.34 142
4 2016-03-05 00:30:00 1 0 7.8 10.4 5.3 28.91 33.94 24.09 142
5 2016-03-05 00:40:00 1 0 7.9 10.1 5.4 28.36 32.89 23.03 134
6 2016-03-05 00:50:00 1 0 7.8 9.2 5.4 27.83 31.41 22.48 126
7 2016-03-05 01:00:00 1 0 7.8 9.0 6.6 28.06 30.21 25.87 129
8 2016-03-05 01:10:00 1 0 7.2 9.0 4.7 24.91 29.23 9.92 91
9 2016-03-05 01:20:00 1 0 7.0 8.7 3.9 25.04 28.53 20.39 92
10 2016-03-05 01:30:00 1 0 7.2 9.1 3.7 26.04 30.39 20.75 103
11 2016-03-05 01:40:00 1 0 7.5 9.3 5.1 26.75 30.98 21.80 111
12 2016-03-05 01:50:01 1 0 7.5 8.7 4.9 26.94 28.96 22.46 114
13 2016-03-05 02:00:00 1 0 7.1 9.0 4.4 25.32 30.24 20.38 95
14 2016-03-05 02:10:00 1 0 7.5 9.0 5.0 26.47 29.35 22.85 108
15 2016-03-05 02:20:00 1 0 7.3 9.1 4.2 26.03 30.97 19.43 104
16 2016-03-05 02:30:00 1 0 6.7 10.1 3.9 24.66 30.98 20.06 88
17 2016-03-05 02:40:00 1 0 6.8 9.1 4.5 25.30 30.22 20.88 94
18 2016-03-05 02:50:00 1 0 7.2 10.1 4.2 25.95 31.17 20.74 103
19 2016-03-05 03:00:00 1 0 7.6 10.3 4.3 27.72 34.43 22.19 127
20 2016-03-05 03:10:00 1 0 8.7 12.2 5.3 31.42 35.69 25.32 189
df3 <- subset(df1, df1$timestamp > df2$timestamp[df2$State==21]-7200 &
df1$timestamp < df2$timestamp[df2$State==21]+3600)
df1有人能告诉我我做错了什么吗 只是一个猜测：也许您需要
子集（df1，df1$timestamp>（df2$timestamp[df2$State==21]-7200）&df1$timestamp<（df2$timestamp[df2$State==21]+3600））df1$timestamp>（df2$timestamp[df2$State==21]-7200）df2$State==21inf=df2$timestamp[df2$State==21]-7200
sup=df2$timestamp[df2$State==21]+3600
trs=list()
for (i in 1:length(inf))trs[[i]]=df1$timestamp>inf[i] & df1$timestamp<sup[i]
selv=apply(t(do.call("rbind",trs)),1,any)
df31 <- subset(df1,selv)
inf=df2$timestamp[df2$State==21]-7200
sup=df2$timestamp[df2$State==21]+3600
trs=列表（）
对于（i in 1:length（inf））trs[[i]]=df1$timestamp>inf[i]&df1$timestamp，我不确定我是否认为这是一个复杂的问题，但我认为子集不应该这么容易工作
我构建了两个data.frames的示例，其中两个随机时间戳在同一范围内。我使用了一个丑陋的嵌套for循环来检查df2
中的每个时间戳是否在state=1
ofdf1
的所有时间戳的+-1小时范围内。如果是，则将state=1
添加到df2
。为了获得所需的结果，您可以轻松地将df2子集化
set.seed(1)
t1 <- sort(as.POSIXct(sample(1:10000000, 1000) ,origin = "2010-01-01"))
state <- sample(0:1,10000, replace = TRUE, prob = c(0.90,0.05) )
df1 <- data.frame(t1, state)
t2 <- sort(as.POSIXct(sample(1:10000000, 1000) ,origin = "2010-01-01" ))
df2 <- data.frame(t2, ID = 1:length(t2))
df1_h <- df1[df1$state == 1, ]
df2$state <- NA
for (i in 1:nrow(df2)){
for(j in 1:nrow(df1_h)){
if(df2$t2[i] > df1_h$t1[j] - 3600 & df2$t2[i] < df1_h$t1[j] + 3600) df2$state[i] <- 1
}
}
df3 <- df2[df2$state == 1, ]
set.seed（1）
T1我觉得一个原始数据与预期输出的样本将比你给我们更容易阅读。考虑包括在你的帖子前10行的<代码> DF1和 DF2 不相关的列省略。这对你有帮助吗？我也认为循环是一个子集不起作用的问题。
set.seed(1)
t1 <- sort(as.POSIXct(sample(1:10000000, 1000) ,origin = "2010-01-01"))
state <- sample(0:1,10000, replace = TRUE, prob = c(0.90,0.05) )
df1 <- data.frame(t1, state)
t2 <- sort(as.POSIXct(sample(1:10000000, 1000) ,origin = "2010-01-01" ))
df2 <- data.frame(t2, ID = 1:length(t2))
df1_h <- df1[df1$state == 1, ]
df2$state <- NA
for (i in 1:nrow(df2)){
for(j in 1:nrow(df1_h)){
if(df2$t2[i] > df1_h$t1[j] - 3600 & df2$t2[i] < df1_h$t1[j] + 3600) df2$state[i] <- 1
}
}
df3 <- df2[df2$state == 1, ]