Ich habe einen Datensatz mit Datum, Name des Standorts und Werten in derselben Liste. Mein Ziel ist es, einen Datenrahmen in einer Schleife zu generieren, in der Spalten den Wert für jedes Datum und den Namen des Speicherorts die Zeilen anzeigen.
Die Daten stimmen jedoch nicht immer überein. Fehlende Werte können NA sein.
Außerdem brauche ich nur den zweiten Wert (Wert2).
Was ist der einfachste Weg, dies zu tun?
Beispieldaten:
data <- structure(list(date = structure(c(7L, 4L, 6L, 15L, 3L, 1L, 13L, 2L, 16L, 11L, 7L, 14L, 8L, 4L, 6L, 15L, 3L, 9L, 10L, 1L, 12L, 5L, 7L, 14L, 8L, 4L, 6L, 15L, 9L, 10L, 1L, 13L, 2L, 16L, 11L), .Label = c("01.10.2013", "01.10.2015", "08.10.2010", "13.09.2007", "16.09.2003", "17.09.2008", "20.09.2004", "21.09.2006", "23.09.2011", "26.09.2012", "26.09.2017", "27.08.2001", "29.09.2014", "30.08.2005", "30.09.2009", "30.09.2016" ), class = "factor"), name = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("P1", "P2", "P3"), class = "factor"), value = c(14L, 453L, 345L, 765L, 87L, 45L, 4L, 12L, 2L, 6L, 84L, 11L, 87L, 45L, 4L, 12L, 12L, 14L, 453L, 345L, 51L, 50L, 123L, 34L, 75L, 74L, 42L, 2L, 123L, 42L, 12L, 6L, 9L, 4L, 1L), value2 = c(0.046, 0.003, 0.022, 0.016, -0.035, 0.032, 0.013, -0.001, 0.018, -0.006, 0.017, -0.001, 0.02, 0, 0.009, 0.191, 0.169, 0.191, 0.286, 0.324, 0.426, 0.35, 0.212, 0.107, 0.081, 0.034, 0.084, 0.092, 0.054, 0.019, 0.022, 0.017, 0.018, 0.002, 0.017)), .Names = c("date", "name", "value", "value2" ), class = "data.frame", row.names = c(NA, -35L))
Bisher habe ich verschiedene Dinge ausprobiert, die ich im Internet gefunden habe, aber keine hat für mich funktioniert.
Zuerst habe ich einen Datenrahmen mit allen eindeutigen Daten in der Liste generiert
data$date <- as.Date(data$date, format="%d.%m.%Y")
uniquedates <- as.data.frame(unique(sort(data$date)))
colnames(uniquedates) <- c("date")
Als nächstes teile ich die Daten nach Namen auf.
split <- split(data, data$name)
Schließlich habe ich versucht, das Datum und den Wert2 aus jedem Split abzurufen und sie in einer Schleife zusammenzuführen.
for (i in seq_along(split)) {
point <- split[[i]][,c("date","value2")]
name <- as.character(unique(split[[i]]$name))
colnames(merge)[colnames(merge) == "value2"] <- name
merge <- merge(x=uniquedates, y = point, by='date', all.x = TRUE)
}
Dies ist das Ergebnis, das ich suche:
date P1 P2 P3
27.08.2001 NA 0.426 NA
16.09.2003 NA NA 0.35
20.09.2004 0.046 0.017 0.212
30.08.2005 NA -0.001 0.107
21.09.2006 NA 0.02 0.081
13.09.2007 0.003 0 0.034
17.09.2008 0.022 0.009 0.084
30.09.2009 0.016 0.191 0.092
08.10.2010 -0.035 0.169 NA
23.09.2011 NA 0.191 0.054
26.09.2012 NA 0.286 0.019
01.10.2013 0.032 0.324 0.022
29.09.2014 0.013 NA 0.017
01.10.2015 -0.001 NA 0.018
30.09.2016 0.018 NA 0.002
26.09.2017 -0.006 NA 0.017
Schauen Sie sich das reshape2-Paket und die dcastand- meltMethoden an.
library(dplyr)
library(reshape2)
data2 = data%>%
mutate(date = as.Date(date,format = '%d.%m.%Y'))%>% #Convert date to a date time object
select(-value)%>% #Remove value because we dont need it
dcast(date~name,value.var = "value2") # Pivot the dataframe
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