如何解决R中来自一个数据帧的具有多个参数的FOR循环
我想知道是否有可能在R中建立一个FOR循环，该循环将在每次运行时更改多个参数。
我有参数数据框[df_params]，它看起来像这样：
group person date_from date_to
1 Mike 2020-10-01 12:00:00 2020-10-01 13:00:00
2 Mike 2020-10-04 09:00:00 2020-10-07 17:00:00
3 Dave 2020-10-07 12:00:00 2020-10-07 13:00:00
4 Dave 2020-10-09 09:00:00 2020-10-11 17:00:00
我想遍历更大的数据框[df]，并仅获取与“ df_params”数据框中的各个行的参数匹配的行。
大数据框[df]如下所示：
person datetime books tasks done
Mike 2020-10-01 12:15:00 5 7 2
Mike 2020-10-01 12:17:00 5 7 3
Mike 2020-10-01 18:00:00 5 7 4
Mike 2020-10-02 12:00:00 5 5 0
Mike 2020-10-04 09:08:00 5 3 3
Mike 2020-10-09 12:00:00 5 7 1
Dave 2020-10-07 12:22:00 7 5 1
Dave 2020-10-08 02:34:00 7 5 2
Dave 2020-10-09 07:00:00 7 3 3
Dave 2020-10-09 08:00:00 7 8 5
Dave 2020-10-09 09:48:00 7 7 2
Nick 2020-10-01 13:00:00 3 7 3
Nick 2020-10-02 12:58:00 3 3 2
Nick 2020-10-03 10:02:00 3 7 1
所需的结果如下：
person datetime books tasks done group
Mike 2020-10-01 12:15:00 5 7 2 1
Mike 2020-10-01 12:17:00 5 7 3 1
Mike 2020-10-04 09:08:00 5 3 3 2
Dave 2020-10-07 12:22:00 7 5 1 3
Dave 2020-10-09 09:48:00 7 7 2 4
在R中可能是这样的。 非常感谢您的任何建议。
解决方法
如果您的数据集非常大，这可能是一个稍微昂贵的解决方案，但它会输出所需的结果。
我不知道您的日期变量是否已经采用日期格式；下面，我将它们与lubridate包一起转换，以防万一。
另外，我创建了变量date_interval，稍后将其用于过滤条件。
library(dplyr)
library(lubridate)
# convert to date format
df_params <- df_params %>%
mutate(
date_from = ymd_hms(date_from),date_to = ymd_hms(date_to),# create interval
date_interval = interval(date_from,date_to)
)
df <- df %>%
mutate(datetime = ymd_hms(datetime))
在此操作步骤之后，我在人名上使用了left_join以拥有更大的数据框-出于这个原因，我之前曾说过此操作可能会有点昂贵-然后filter仅datetime在上述间隔内 的行。
left_join(df,df_params,by = "person") %>%
filter(datetime %within% date_interval) %>%
select(person:group)
# person datetime books tasks done group
# 1 Mike 2020-10-01 12:15:00 5 7 2 1
# 2 Mike 2020-10-01 12:17:00 5 7 3 1
# 3 Mike 2020-10-04 09:08:00 5 3 3 2
# 4 Dave 2020-10-07 12:22:00 7 5 1 3
# 5 Dave 2020-10-09 09:48:00 7 7 2 4
开始数据
df_params <- read.table(text="
group person date_from date_to
1 Mike 2020-10-01T12:00:00 2020-10-01T13:00:00
2 Mike 2020-10-04T09:00:00 2020-10-07T17:00:00
3 Dave 2020-10-07T12:00:00 2020-10-07T13:00:00
4 Dave 2020-10-09T09:00:00 2020-10-11T17:00:00",header=T)
df <- read.table(text="
person datetime books tasks done
Mike 2020-10-01T12:15:00 5 7 2
Mike 2020-10-01T12:17:00 5 7 3
Mike 2020-10-01T18:00:00 5 7 4
Mike 2020-10-02T12:00:00 5 5 0
Mike 2020-10-04T09:08:00 5 3 3
Mike 2020-10-09T12:00:00 5 7 1
Dave 2020-10-07T12:22:00 7 5 1
Dave 2020-10-08T02:34:00 7 5 2
Dave 2020-10-09T07:00:00 7 3 3
Dave 2020-10-09T08:00:00 7 8 5
Dave 2020-10-09T09:48:00 7 7 2
Nick 2020-10-01T13:00:00 3 7 3
Nick 2020-10-02T12:58:00 3 3 2
Nick 2020-10-03T10:02:00 3 7 1 ",header=T)
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