R：如何根据属性值（日期）逐行进行分组排序？
我有个问题，希望有人能帮我解决。它基本上是数据操作。我有一个很大的数据集，它由10列、“id”和3组类似的变量“type”、“startdate”和“enddate”组成。下面可以看到一个例子R：如何根据属性值（日期）逐行进行分组排序？,r,sorting,date,R,Sorting,Date,我有个问题，希望有人能帮我解决。它基本上是数据操作。我有一个很大的数据集，它由10列、“id”和3组类似的变量“type”、“startdate”和“enddate”组成。下面可以看到一个例子 id type1 startdate1 enddate1 type2 startdate2 enddate2 type3 startdate3 1 1 A 2006-08-20 2006-12-06 W 2006-08-01 2007-08-29 P 2007-08-
id type1 startdate1 enddate1 type2 startdate2 enddate2 type3 startdate3
1 1 A 2006-08-20 2006-12-06 W 2006-08-01 2007-08-29 P 2007-08-18
2 2 A 2006-01-05 2007-07-02 NA NA NA Q 2008-01-15
enddate3
1 2007-09-27
2 2008-02-07
id type1 startdate1 enddate1 type2 startdate2 enddate2 type3 startdate3
1 1 W 2006-08-01 2007-08-29 A 2006-08-20 2006-12-06 P 2007-08-18
2 2 A 2006-01-05 2007-07-02 Q 2008-01-15 2008-02-07 NA NA
enddate3
1 2007-09-27
2 NA
谢谢你的帮助！提前谢谢你 我们可以使用
plyrrbind.filllibrary(plyr)
df <- data.frame("obs" = seq(3),
type1 = c(2,2,NA),date1 = c("date11","date21",NA),
type2 = c(3,NA,5),date2 = c("date12",NA,"date31"),
type3 = c(4,3,1), date3 = c("date13","date22","date32"),
type4 = c(4,4,NA),date4 = c("date14","date23",NA))
df
# obs type1 date1 type2 date2 type3 date3 type4 date4
# 1 1 2 date11 3 date12 4 date13 4 date14
# 2 2 2 date21 NA <NA> 3 date22 4 date23
# 3 3 NA <NA> 5 date31 1 date32 NA <NA>
newdf <- sapply(1:nrow(df), function(i){
newrow <- (df[i,!is.na(df[i,])]) ## Remove NA's
names(newrow) <- names(df)[1:length(newrow)] ## Apply names
newrow ## Output
})
rbind.fill(newdf)
# obs type1 date1 type2 date2 type3 date3 type4 date4
# 1 1 2 date11 3 date12 4 date13 4 date14
# 2 2 2 date21 3 date22 4 date23 NA <NA>
# 3 3 5 date31 1 date32 NA <NA> NA <NA>
库（plyr）
df这里有一个使用dplyr
和tidyr
的解决方案，它依赖于将数据集转换为长格式，根据需要重新排序，然后转换回宽格式。转换为长格式会将值强制为字符
，因此需要重新应用列类型
library(tidyr)
library(dplyr)
df <- read.table(header = TRUE, text = "
id type1 startdate1 enddate1 type2 startdate2 enddate2 type3 startdate3 enddate3
1 A 2006-08-20 2006-12-06 W 2006-08-01 2007-08-29 P 2007-08-18 2007-09-27
2 A 2006-01-05 2007-07-02 NA NA NA Q 2008-01-15 2008-02-07
")
df %>%
gather(key, value, -id) %>% # convert to long format
extract(key, c("var", "seq"), "(.*)(\\d)") %>% # extract sequence number
spread(var, value) %>% # spread to wide format by id and sequence
group_by(id) %>%
arrange(startdate) %>% # sort seq by startdate in id groups
mutate(seq = 1:n()) %>% # calculate new sequence order
gather(key, value, -id, -seq) %>% # convert to long format
transmute(var = paste0(key, seq), value) %>% # generate wide format names
spread(var, value) %>% # spread to back to wide format
select(one_of(names(df))) %>% # restore original column order
mutate_each("as.Date", one_of(grep("date", names(df), value = TRUE)))
# reapply date type to original date variables
# Source: local data frame [2 x 10]
# Groups: id [2]
#
# id type1 startdate1 enddate1 type2 startdate2 enddate2 type3 startdate3 enddate3
# (int) (chr) (date) (date) (chr) (date) (date) (chr) (date) (date)
# 1 1 W 2006-08-01 2007-08-29 A 2006-08-20 2006-12-06 P 2007-08-18 2007-09-27
# 2 2 A 2006-01-05 2007-07-02 Q 2008-01-15 2008-02-07 NA <NA> <NA>
library（tidyr）
图书馆（dplyr）
df%
聚集（键，值，-id）%>%#转换为长格式
提取（键，c（“var”，“seq”），“（.*）（\\d）”）%>%#提取序列号
排列（变量，值）%>%#按id和顺序排列为宽格式
分组依据（id）%>%
排列（startdate）%>%#按id组中的startdate对序列进行排序
变异（seq=1:n（））%>%#计算新的序列顺序
聚集（键，值，-id，-seq）%>%#转换为长格式
转换（var=paste0（键，序列），值）%>%#生成宽格式名称
排列（变量，值）%>%#排列到宽格式
选择（名称（df））中的一个%>%#恢复原始列顺序
每一个（as.Date），一个（grep（“Date”，names（df），value=TRUE））进行变异
#将日期类型重新应用于原始日期变量
#来源：本地数据帧[2 x 10]
#组别:id[2]
#
#id类型1开始日期1结束日期1类型2开始日期2结束日期2类型3开始日期3结束日期3
#（内部）（chr）（日期）（日期）（chr）（日期）（日期）（chr）（日期）（日期）（日期）（日期）
#更新：2007-08-012007-08-29A 2006-08-202006-12-06P 2007-08-18207-09-27
#2 A 2006-01-05 2007-07-02 Q 2008-01-15 2008-02-07 NA
方法与Mikko Marttila相同，但不使用非标准库：
> ## use vectors of class Date
> df[c(3,4,6,7,9,10)] <- lapply(df[c(3,4,6,7,9,10)], as.Date)
> ## reshape to long format
> df.1 <- reshape(df, idvar=1,
+ varying=list(c(2,5,8), c(3,6,9), c(4,7,10)),
+ v.names=c('type', 'startdate', 'enddate'),
+ times=c(1,2,3), timevar='group', direction='long')
> df.1
# id group type startdate enddate
# 1.1 1 1 A 2006-08-20 2006-12-06
# 2.1 2 1 A 2006-01-05 2007-07-02
# 1.2 1 2 W 2006-08-01 2007-08-29
# 2.2 2 2 <NA> <NA> <NA>
# 1.3 1 3 P 2007-08-18 2007-09-27
# 2.3 2 3 Q 2008-01-15 2008-02-07
> ## reset group variable according to startdate
> df.1$group <- with(df.1, unsplit(lapply(split(startdate, id), order), id))
> df.1
# id group type startdate enddate
# 1.1 1 2 A 2006-08-20 2006-12-06
# 2.1 2 1 A 2006-01-05 2007-07-02
# 1.2 1 1 W 2006-08-01 2007-08-29
# 2.2 2 3 <NA> <NA> <NA>
# 1.3 1 3 P 2007-08-18 2007-09-27
# 2.3 2 2 Q 2008-01-15 2008-02-07
> ## back to wide format
> df.2 <- reshape(df.1[order(df.1$group), ], idvar=1,
+ v.names=c('type', 'startdate', 'enddate'), timevar='group',
+ direction='wide')
> ## sort by id
> df.2 <- df.2[order(df.2$id), ]
> df.2
# id type.1 startdate.1 enddate.1 type.2 startdate.2 enddate.2 type.3
# 1.2 1 W 2006-08-01 2007-08-29 A 2006-08-20 2006-12-06 P
# 2.1 2 A 2006-01-05 2007-07-02 Q 2008-01-15 2008-02-07 <NA>
# startdate.3 enddate.3
# 1.2 2007-08-18 2007-09-27
# 2.1 <NA> <NA>
##使用类日期向量
>df[c（3,4,6,7,9,10）]##重塑为长格式
>df.1 df.1
#id组类型startdate enddate
#1.1 A 2006-08-20 2006-12-06
#2.1 A 2006-01-05 2007-07-02
#1.2 1 2 W 2006-08-01 2007-08-29
# 2.2 2 2
#1.3 1P 2007-08-18 2007-09-27
#2.3 2 3 Q 2008-01-15 2008-02-07
>##根据起始日期重置组变量
>df.1$集团df.1
#id组类型startdate enddate
#1.1.2 A 2006-08-20 2006-12-06
#2.1 A 2006-01-05 2007-07-02
#1.2 1 W 2006-08-01 2007-08-29
# 2.2 2 3
#1.3 1P 2007-08-18 2007-09-27
#2.3 2 Q 2008-01-15 2008-02-07
>##返回宽格式
>df.2##按id排序
>df.2 df.2
#id类型.1 startdate.1 enddate.1 type.2 startdate.2 enddate.2 type.3
#1.2W 2006-08-012007-08-29A 2006-08-202006-12-06P
#2.1 2 A 2006-01-05 2007-07-02 Q 2008-01-15 2008-02-07
#开始日期3结束日期3
# 1.2 2007-08-18 2007-09-27
# 2.1
我刚刚看到您希望推送取决于日期。我认为基本上你在问两个问题——1）如何推动和2）：如何排序。我只回答了第一个问题，非常感谢！这似乎非常有用，因为我的数据集非常稀疏，我真的需要将NAs推到右侧。