Объединить данные в двух кадрах данных в R

Question

У меня есть два кадра данных, которые я хочу объединить; однако, я хочу сохранить только одну дату. df1 будет месяцами с 1 января 2013 года по 1 октября 2016 года. df2 будет содержать частоту возникновения события. Если в этом месяце не было события, df2 не будет показывать значение.

< df1 - data.frame (дата = сл (as.Date ("2013-01-01"), as.Date ("2016-10-01"), по = "месяц"))

df1 
    date   Freq 
    1 2013-01-01 0 
    2 2013-02-01 0 
    3 2013-03-01 0 
    4 2013-04-01 0 
    5 2013-05-01 0 
    ... 

    df2 
    date   Freq 
    1 2013-03-01 1 
    2 2013-08-01 2 
    3 2014-04-01 5 
    4 2014-05-01 2 
    5 2014-06-01 5 
    ... 

Я хочу, чтобы новый фрейм данных выглядел следующим образом.

date   Freq 
    1 2013-01-01 0 
    2 2013-02-01 0 
    3 2013-03-01 1 
    4 2013-04-01 0 
    5 2013-05-01 0 
    6 2013-06-01 0 
    7 2013-07-01 0 
    8 2013-08-01 2 
    9 2013-09-01 0 
    ... 

Answer 1

С dplyr для его соединений,

library(dplyr) 

full_join(df1, df2) %>% 
    group_by(date) %>% 
    summarise(Freq = sum(Freq)) 

## # A tibble: 9 × 2 
##   date Freq 
##  <date> <int> 
## 1 2013-01-01  0 
## 2 2013-02-01  0 
## 3 2013-03-01  1 
## 4 2013-04-01  0 
## 5 2013-05-01  0 
## 6 2013-08-01  2 
## 7 2014-04-01  5 
## 8 2014-05-01  2 
## 9 2014-06-01  5 

или базовый эквивалент,

aggregate(Freq ~ date, merge(df1, df2, all = TRUE), sum) 

##   date Freq 
## 1 2013-01-01 0 
## 2 2013-02-01 0 
## 3 2013-03-01 1 
## 4 2013-04-01 0 
## 5 2013-05-01 0 
## 6 2013-08-01 2 
## 7 2014-04-01 5 
## 8 2014-05-01 2 
## 9 2014-06-01 5 

заказа после того, как тот факт, если вам нравится.

Answer 2

Вы можете merge с all.x=TRUE, а затем установить NA «S в результате слияния к нулю:

out <- merge(df1,df2,all.x=TRUE) 
out[is.na(out)] <- 0 
head(out,10) 
##   date Freq 
##1 2013-01-01 0 
##2 2013-02-01 0 
##3 2013-03-01 1 
##4 2013-04-01 0 
##5 2013-05-01 0 
##6 2013-06-01 0 
##7 2013-07-01 0 
##8 2013-08-01 2 
##9 2013-09-01 0 
##10 2013-10-01 0 

данных: где df1 создается как в OP:

df1 <- data.frame(date=seq(as.Date("2013-01-01"), as.Date("2016-10-01"), by="month")) 

df1 <- structure(list(date = structure(c(15706, 15737, 15765, 15796, 
15826, 15857, 15887, 15918, 15949, 15979, 16010, 16040, 16071, 
16102, 16130, 16161, 16191, 16222, 16252, 16283, 16314, 16344, 
16375, 16405, 16436, 16467, 16495, 16526, 16556, 16587, 16617, 
16648, 16679, 16709, 16740, 16770, 16801, 16832, 16861, 16892, 
16922, 16953, 16983, 17014, 17045, 17075), class = "Date")), .Names = "date", row.names = c(NA, 
-46L), class = "data.frame") 
##   date 
##1 2013-01-01 
##2 2013-02-01 
##3 2013-03-01 
##4 2013-04-01 
##5 2013-05-01 
## ... 
##42 2016-06-01 
##43 2016-07-01 
##44 2016-08-01 
##45 2016-09-01 
##46 2016-10-01 

df2 <- structure(list(date = structure(c(15765, 15918, 16161, 16191, 
16222), class = "Date"), Freq = c(1L, 2L, 5L, 2L, 5L)), .Names = c("date", 
"Freq"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame") 
##  date Freq 
##1 2013-03-01 1 
##2 2013-08-01 2 
##3 2014-04-01 5 
##4 2014-05-01 2 
##5 2014-06-01 5 

Answer 3

Там в data.table стороннюю

library(data.table) 
#Create the data 
set.seed(1234) 
df1 <- data.table(date=seq(as.Date("2013-01-01"), as.Date("2016-10-01"), by="month")) 
df2 <- data.table(date=sample(df1$date, size= 10), freq=sample(1:10, 10, replace=T)) 

#Set keys 
setkey(df1, date) 
setkey(df2, date) 

#data.table magic 
df1[df2, freq := freq ] 
df1[!df2, freq := 0 ] 
df1 

Результат:

  date freq 
1: 2013-01-01 3 
2: 2013-02-01 0 
3: 2013-03-01 0 
4: 2013-04-01 0 
5: 2013-05-01 0 
6: 2013-06-01 7 
7: 2013-07-01 0 
...