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次のデータフレームがあります。

id       <- c(1,1,2,3,3)
date     <- c("23-01-08","01-11-07","30-11-07","17-12-07","12-12-08")
df       <- data.frame(id,date)
df$date2 <- as.Date(as.character(df$date), format = "%d-%m-%y")


id     date      date2
1   23-01-08 2008-01-23
1   01-11-07 2007-11-01
2   30-11-07 2007-11-30
3   17-12-07 2007-12-17
3   12-12-08 2008-12-12

次に、4番目の列を作成し、その列にそれぞれの最大トランザクション日を挿入する必要がありますid。最終的なテーブルは次のようになります。

id     date      date2        max
1   23-01-08 2008-01-23 2008-01-23
1   01-11-07 2007-11-01   0
2   30-11-07 2007-11-30 2007-11-30 
3   17-12-07 2007-12-17   0
3   12-12-08 2008-12-12 2008-12-12

これを手伝っていただければ幸いです。

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6 に答える 6

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id<-c(1,1,2,3,3)
date<-c("23-01-08","01-11-07","30-11-07","17-12-07","12-12-08")
df<-data.frame(id,date)
df$date2<-as.Date(as.character(df$date), format = "%d-%m-%y")
# aggregate can be used for this type of thing
d = aggregate(df$date2,by=list(df$id),max)
# And merge the result of aggregate 
# with the original data frame
df2 = merge(df,d,by.x=1,by.y=1)
df2

  id     date      date2          x
1  1 23-01-08 2008-01-23 2008-01-23
2  1 01-11-07 2007-11-01 2008-01-23
3  2 30-11-07 2007-11-30 2007-11-30
4  3 17-12-07 2007-12-17 2008-12-12
5  3 12-12-08 2008-12-12 2008-12-12

編集：日付が最大日付と一致しない場合に最後の列を「空」にしたいので、次の行を試すことができます。 

df2[df2[,3]!=df2[,4],4]=NA

df2
  id     date      date2          x
1  1 23-01-08 2008-01-23 2008-01-23
2  1 01-11-07 2007-11-01       <NA>
3  2 30-11-07 2007-11-30 2007-11-30
4  3 17-12-07 2007-12-17       <NA>
5  3 12-12-08 2008-12-12 2008-12-12

もちろん、colnamesなどをクリーンアップするのはいつでもいいのですが、それはあなたに任せます。

于 2012-08-26T02:23:37.373 に答える
11

別のアプローチは、plyrパッケージを使用することです。

library(plyr)
ddply(df, "id", summarize, max = max(date2))

#  id        max
#1  1 2008-01-23
#2  2 2007-11-30
#3  3 2008-12-12

これは、それぞれidが1回だけ表示されるため、以前の形式ではありません。恐れることはありません、transform代わりに使用できますsummarize：

ddply(df, "id", transform, max = max(date2))

#  id     date      date2        max
#1  1 01-11-07 2007-11-01 2008-01-23
#2  1 23-01-08 2008-01-23 2008-01-23
#3  2 30-11-07 2007-11-30 2007-11-30
#4  3 12-12-08 2008-12-12 2008-12-12
#5  3 17-12-07 2007-12-17 2008-12-12

@seandaviの回答のように、これはmaxそれぞれの日付を繰り返しますid。複製をに変更したい場合はNA、次のようなものが機能します。

within(ddply(df, "id", transform, max = max(date2)), max[max != date2] <- NA)
于 2012-08-26T06:37:30.657 に答える
8

dplyr誰かが探している場合のソリューションの追加：

library(dplyr)

df %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(max = if_else(date2 == max(date2), date2, as.Date(NA)))

結果：

# A tibble: 5 x 4
# Groups:   id [3]
     id     date      date2        max
  <dbl>   <fctr>     <date>     <date>
1     1 23-01-08 2008-01-23 2008-01-23
2     1 01-11-07 2007-11-01         NA
3     2 30-11-07 2007-11-30 2007-11-30
4     3 17-12-07 2007-12-17         NA
5     3 12-12-08 2008-12-12 2008-12-12
于 2017-09-25T21:32:43.000 に答える
2 
library(sqldf)
tables<- '(SELECT * FROM df
           )
           AS t1,
           (SELECT id,max(date2) date2 FROM df GROUP BY id
           )
           AS t2'

out<-fn$sqldf("SELECT t1.*,t2.date2 mdate FROM $tables WHERE  t1.id=t2.id")
out$mdate<-as.Date(out$mdate)
out$mdate[out$date2!=out$mdate]<-NA
#  id     date      date2      mdate
#1  1 01-11-07 2007-11-01       <NA>
#2  1 23-01-08 2008-01-23 2008-01-23
#3  2 30-11-07 2007-11-30 2007-11-30
#4  3 12-12-08 2008-12-12 2008-12-12
#5  3 17-12-07 2007-12-17       <NA>
于 2012-08-26T03:18:11.163 に答える
2

0を日付値として使用することはできないため、日付としての保持を中止するか、NA値を受け入れる必要があります。

# Date values:
df$maxdt <- ave(df$date2, df$id, 
                    FUN=function(x) ifelse( x == max(x), as.character(x), NA) ) 
str(ave(df$date2, df$id, FUN=function(x) ifelse( x == max(x), as.character(x), NA) ) )
# Date[1:5], format: "2008-01-23" NA "2007-11-30" NA "2008-12-12"

機械は、上記の2番目の引数ifelseと同じように使用を無効にする奇妙な型チェックを実行しxますが、それでもDateクラスのベクトルを返します。フィギュアに行こう！以下は文字ベクトルオプションです。

# Character values:
df$maxdt <- ave(as.character(df$date2), df$id, 
                   FUN=function(x) ifelse( x == max(x), x,  "0") )
ave(as.character(df$date2), df$id, FUN=function(x) ifelse( x == max(x), x,  "0") )
[1] "2008-01-23" "0"          "2007-11-30" "0"          "2008-12-12"
于 2012-08-26T03:46:03.077 に答える
0

これは、列の最小/最大日付を確認したいときに役立ちます。

最大：head(df %>% distinct(date) %>% arrange(desc(date)))
最小：head(df %>% distinct(date) %>% arrange(date))

maxは、日付列を降順でソートし、maxを確認できるようにします。最小値は昇順で並べ替えられ、最小値を確認できます。

dplyrこのためにパッケージを使用する必要があります。

于 2018-07-25T22:25:31.177 に答える