2

1 つの列と 158112 の異なる値を持つデータ フレームがあります。値はランダムに並べられていません。24 個の値ごとに 1 日を表します。毎日がそこに18回リストされ、その後に翌日が続きます。2012 年 1 月 1 日は 18x24、2012 年 2 月 1 日は 18x24 など。

        df
1       593
2       939
3       734
4       791
5       184
6       495
...
158112  683

それらを別の構造の新しいデータ フレームに整理したいと考えています。プロセスは次のようになります。

最初の 24 個の値を取得し、それらを新しいデータ フレームの「new_df」列番号に入れます。1、次の 24 個の値を取り、「new_df」列に入れます。2、次の 24 個の値を取り、「new_df」列に入れます。3. 18 列がそれぞれ 24 の値で満たされるまでこれを行い、次に列番号 1 からやり直して、次の 24 の値を追加します...したがって、最後に 18 列の「new_df」が必要ですそれぞれ8784行。

何か案は？

4

3 に答える 3

1

おそらく、これまでの代替手段よりも優れているのは、 を使用しarrayてデータを目的の構造に操作することです。単一のベクトルを扱っているだけで、列ごとにデータを入力したいのでdim、ベクトルに s を割り当てるだけです。

簡単な例を次に示します。長さ 40 のベクトルから始めます。

mydata <- rep(1:8, each = 5)
mydata
#  [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 
# [21] 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8

ここで、これを最初の 20 個の値がグループ化され、次の 20 個の値がグループ化される 4 つの列に変換するとします。(データでは、1 日の 18 列のレコードを表すためにグループ化された最初の 24*18 値になります。)

これを行う方法は次のとおりです。

myarray <- array(mydata, dim=c(5, 4, 2),
                 dimnames = list(NULL, NULL,
                                 c("2012-01-01", "2012-01-02")))
myarray
# , , 2012-01-01
# 
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    1    2    3    4
# [2,]    1    2    3    4
# [3,]    1    2    3    4
# [4,]    1    2    3    4
# [5,]    1    2    3    4
# 
# , , 2012-01-02
# 
#      [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    5    6    7    8
# [2,]    5    6    7    8
# [3,]    5    6    7    8
# [4,]    5    6    7    8
# [5,]    5    6    7    8

おそらく、この時点で停止する必要があります。ただし、単一の まで行きたい場合はdata.frame、それも簡単に可能です。

簡単に複製するためだけに @Jilber のサンプル データを使用します。

set.seed(1)
df <- data.frame(df=sample(1:999, 158112, TRUE))
# Hopefully you've done your math correctly
#   R will recycle if the dims aren't correct
#   for your data.
Ndays <- nrow(df)/(24*18)
dfarray <- array(df$df, 
                 dim = c(24, 18, Ndays), 
                 # Add dimnames by creating a date sequence
                 dimnames = list(NULL, NULL, as.character(
                   seq(as.Date("2012-01-01"), by = "1 day", 
                       length.out = Ndays))))
# Use `apply` to convert this to a `list` of `data.frame`s
temp <- apply(dfarray, 3, as.data.frame)
# Use `lapply` to create your intermediate `data.frame`s
out <- lapply(names(temp), function(x) {
  data.frame(date = as.Date(x), temp[[x]])
})
# Use `do.call(rbind, ...)` to get your final `data.frame`
final <- do.call(rbind, out)

出力の最初の数行は次のようになります。

head(final)
#         date  V1  V2  V3  V4  V5  V6  V7  V8  V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15
# 1 2012-01-01 266 267 732 347 455 991 729 724 101 649 307 702 133 841 443
# 2 2012-01-01 372 386 693 334 410 496 453 338 927 953 578 165 222 720 157
# 3 2012-01-01 573  14 478 476 811 484 175 630 283 953 910  65 227 267 582
# 4 2012-01-01 908 383 861 892 605 174 746 840 590 340 143 754 132 495 970
# 5 2012-01-01 202 869 438 864 655 755 105 856 111 263 415 620 981  84 989
# 6 2012-01-01 898 341 245 390 353 454 864 391 840 166 211 170 327 354 177
#   V16 V17 V18
# 1 109 232  12
# 2 333 241 940
# 3 837 797 993
# 4 277 831 358
# 5 587 114 747
# 6 836 963 793

ただし、時系列データで多くの作業を行う場合は、「xts」パッケージに慣れることを強くお勧めします。

data.frame上記の「最終」からxtsオブジェクトへの変換は簡単です。

library(xts)
Final <- xts(final[-1], order.by=final[[1]])

これにより、次のような楽しいことが簡単にできるようになります。

apply.quarterly(Final, mean)
#                  V1       V2       V3       V4       V5       V6
# 2012-03-31 490.5256 493.8338 507.4272 503.5421 495.0929 494.4025
# 2012-06-30 511.5792 508.1493 500.9043 500.2152 509.0614 499.9881
# 2012-09-30 496.2672 501.1399 496.3542 493.7423 504.8170 507.1671
# 2012-12-31 503.9583 502.5616 502.8936 509.2120 503.2387 502.4678
#                  V7       V8       V9      V10      V11      V12
# 2012-03-31 490.2477 492.2115 510.6525 499.8168 506.9510 494.3654
# 2012-06-30 494.0962 497.0357 506.9267 500.2198 501.4263 494.1117
# 2012-09-30 509.9561 487.0543 497.2206 485.4511 498.1191 494.5190
# 2012-12-31 503.0095 500.7903 494.7428 494.1409 502.0181 496.9764
#                 V13      V14      V15      V16      V17      V18
# 2012-03-31 504.4130 499.8581 503.0023 501.0137 499.1021 504.7711
# 2012-06-30 500.0504 501.2903 490.7582 502.7395 503.5737 496.4821
# 2012-09-30 493.4860 499.2088 500.7260 503.1907 491.9583 490.4293
# 2012-12-31 500.4348 507.9475 499.3637 486.4438 496.8220 492.8890
于 2013-07-23T16:39:22.960 に答える
1

次のようなものが欲しいと思います：

# sample data
mydf <- data.frame(df=rnorm(18*8784,0,1))
# split dataframe into chunks (of 18*24)
mylist <- split(mydf,rep(1:366,each=432))
# turn each chunk into a matrix of the right shape and `rbind` them back together
new_df <- do.call(rbind, lapply(mylist, function(x) matrix(x[,1],nrow=24)))

これが正しいかどうかは、次の方法で確認できます。

all.equal(mydf[1:24,1],new_df[1:24,1]) # first 24 values are first column
all.equal(mydf[25:48,1],new_df[1:24,2]) # next 24 values are second column
all.equal(mydf[433:456,1],new_df[25:48,1]) # day 2 starts in the first column

それらはすべてTRUE. そして、あなたはそれをdata.frameとして欲しいと思うのでas.data.frame(new_df)、結果をdata.frameに戻すために使用してください。

于 2013-07-23T11:10:11.737 に答える