R: добавить столбец с отсутствующими значениями в фрейм данных

Я использую финансовые данные, а имена строк моего основного фрейма данных - это даты.

   > assets[1:3,1:5]
            ALD   SFN  TCO KIM   CTX
2003-01-03 48.1 23.98 23.5  23 22.34
2003-01-06 48.1 23.98 23.5  23 22.34
2003-01-07 48.1 23.98 23.5  23 22.34

Я хотел бы добавить столбец (здесь я хочу добавить FOC$close к активам) из фрейма данных того же типа, но некоторые даты отсутствуют:

   > FOC[1:3,1:2]
           Close Adj.Close
2003-01-03   510       510
2003-01-07   518       518

Отсутствующие значения должны быть просто NA, поэтому это будет выглядеть так:

   > assets[1:3,1:6]
            ALD   SFN  TCO KIM   CTX FOC
2003-01-03 48.1 23.98 23.5  23 22.34 510
2003-01-06 48.1 23.98 23.5  23 22.34 NA
2003-01-07 48.1 23.98 23.5  23 22.34 518

Есть ли хороший способ сделать это? Мне удалось сделать что-то подобное со строками, выполнив что-то вроде

> rowtoadd <- list(ALD=18.1,...)
> dataframe[nrow(dataframe) + 1, names(rowtoadd)] <- rowtoadd

но я не могу сделать это для столбцов.


r merge dataframe missing-data
person Lemko    schedule 18.04.2014    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
0
arrow_downward

Вы можете использовать метод merge.

Я думаю, вы используете объекты временных рядов xts. Они автоматически обрабатывают имена строк. В help(merge.xts) есть ключевой аргумент join, который можно использовать для управления процессом слияния. По умолчанию это «внешний». Пример:

dat = merge(assets[1:3,], FOC[,1:2], join='left')
> dat
            ALD   SFN  TCO KIM   CTX Close Adj.Close
2003-01-03 48.1 23.98 23.5  23 22.34   510       510
2003-01-06 48.1 23.98 23.5  23 22.34    NA        NA
2003-01-07 48.1 23.98 23.5  23 22.34   518       518
person slushy    schedule 18.04.2014
comment
Я не думаю, что это то, что искал ОП. Проблема в том, что имена строк по-прежнему игнорируются. (см. последний комментарий в моем ответе) - person Robert Krzyzanowski; 18.04.2014
comment
Я только что нашел то, что мне нужно: dat ‹- merge(assets,FOC,by=row.names,all.x=T) помогает, я не знал, что могу использовать all.x=T для получения NA. Спасибо за помощь. - person Lemko; 18.04.2014
comment
@Robert Krzyzanowski Спасибо. Я обновил ответ, чтобы прояснить, что слияние для xts работает с именами строк (которые должны быть датами). - person slushy; 18.04.2014

arrow_upward
0
arrow_downward

Вы можете сначала заполнить их, а затем cbind:

# Example data
df <- data.frame(list(split(rep(c(48.1, 23.98, 23.5, 23, 22.34), each = 3), rep(1:5, each = 3))))
colnames(df) <- c('ALD', 'SFN', 'TCO', 'KIM', 'CTX')
row.names(df) <- paste0('2003-01-0', c(3, 6, 7))
df <- df[order(as.POSIXct(row.names(df))), ] # This is important for cbind to work right
FOC <- data.frame(Close = c(510, 518), Adj.Close = c(510, 518))
row.names(FOC) <- paste0('2003-01-0', c(3, 7))

# Fill in NAs
FOC[setdiff(row.names(df), row.names(FOC)), ] <- NA
df <- cbind(df, FOC[order(as.POSIXct(row.names(FOC))), 1])
colnames(df)[length(df)] <- 'FOC'

Результат:

            ALD   SFN  TCO KIM   CTX FOC
2003-01-03 48.1 23.98 23.5  23 22.34 510
2003-01-06 48.1 23.98 23.5  23 22.34 NA
2003-01-07 48.1 23.98 23.5  23 22.34 518

Сортировка по as.POSIXct(row.names(..)) важна, потому что cbind не проверяет. Без него мы получили бы

            ALD   SFN  TCO KIM   CTX FOC
2003-01-03 48.1 23.98 23.5  23 22.34 510
2003-01-06 48.1 23.98 23.5  23 22.34 518
2003-01-07 48.1 23.98 23.5  23 22.34 NA
person Robert Krzyzanowski    schedule 18.04.2014