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如何根据开始日期和结束日期拆分多行中的数据行？

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我有一个包含开始日期和结束日期的数据集，我想根据期间中的年份拆分此数据框中的行 . 以此数据框为例：

df <- data.frame("starting_date"=as.Date("2015-06-01"),"end_date"=as.Date("2017-09-30"))

它应分为3行，一行的开始日期为2015-06-01，结束日期为2015-12-31，一行的开始日期为2016-01-01，结束日期为2016-12-31，另一行的开始日期为2017 -01-01和结束日期2017-09-30 . 知道怎么做吗？它应该看起来像这样：

starting_date   end_date
1    2015-06-01 2015-12-31
2    2016-01-01 2016-12-31
3    2017-01-01 2017-09-30

编辑：我已调整代码在基地R工作 .

EDIT2：我试过了

library(dplyr)
df2 <- df[1,]
df2 <- df[-1,]
for (i in 1:dim(df)[1]){
  for (j in year(df$starting_date[i]):year(df$end_date[i])) 
  {
    df2 <- bind_rows(df2,df[i,])  
  }
}

它有效，但速度很慢 .

EDIT3：我设法复制了相当于所涉及年数的行：

df2 <- df[rep(seq_len(nrow(df)),year(df$end_date)-year(df$starting_date)+1),]

现在我需要另一个列这样的年代：

starting_date   end_date  years
1    2015-06-01 2017-09-30   2015
2    2015-06-01 2017-09-30   2016
3    2015-06-01 2017-09-30   2017

一旦我在这里很容易得到所需的最终结果....任何关于如何做到这一点的想法？我尝试用年份制作一个单独的矢量，以便用df2来解决它，但它没有用....

years <- lapply(df,function(x) seq(x[,"starting_date"],length.out=x[,"year"]))

编辑4：最后设法在这篇文章的帮助下做到了：R Create a time sequence as xts index based on two columns in data.frame代码可能会有很多改进，但它的工作原理....

diffs <- abs(with(df, year(starting_date)-year(end_date)))+1
df.rep <- df[rep(1:nrow(df), times=diffs), ]
reps <- rep(diffs, times=diffs)

dates.l <- apply(
  df[colnames(df) %in% c("starting_date", "end_date")], 1, 
  function(x) {
    seq(min(year(as.Date(x))), max(year(as.Date(x))))
  })

years <- do.call(c, dates.l)
df.long <- cbind(df.rep, reps, years)
df.long$yearstart <- as.Date(paste0(year(df.long$years),"-01-01"))
df.long$yearend <- as.Date(paste0(year(df.long$years),"-12-31"))
df.long$starting_date2 <- pmax(df.long$starting_date,df.long$yearstart)
df.long$end_date2 <- pmin(df.long$end_date,df.long$yearend)
r dataframe

1 回答

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    另一种方法可能是

    library(dplyr)
library(lubridate)

#sample data
df <- data.frame("starting_date" = as.Date(c("2015-06-01", "2013-06-01", "2016-02-11")),
                 "end_date" = as.Date(c("2017-09-30", "2017-11-11", "2017-01-01")),
                 col3=c('AAA','BBB', 'CCC'),
                 col4=c('33445454','565664', '123'))

df1 <- df[,1:2] %>% 
  rowwise() %>%
  do(rbind(data.frame(matrix(as.character(c(
    .$starting_date, 
    seq(.$starting_date, .$end_date, by=1)[grep("\\d{4}-12-31|\\d{4}-01-01", seq(.$starting_date, .$end_date, by=1))], 
    .$end_date)), ncol=2, byrow=T)))) %>%
  data.frame() %>%
  `colnames<-`(c("starting_date", "end_date")) %>%
  mutate(starting_date= as.Date(starting_date, format= "%Y-%m-%d"),
         end_date= as.Date(end_date, format= "%Y-%m-%d"))

#add temporary columns to the original and expanded date column dataframes
df$row_idx <- seq(1:nrow(df))
df$temp_col <- (year(df$end_date) - year(df$starting_date)) +1
df1 <- cbind(df1,row_idx = rep(df$row_idx,df$temp_col))

#join both dataframes to get the final result
final_df <- left_join(df1,df[,3:(ncol(df)-1)],by="row_idx") %>%
  select(-row_idx) 
final_df

    输出是：

    starting_date   end_date col3     col4
1     2015-06-01 2015-12-31  AAA 33445454
2     2016-01-01 2016-12-31  AAA 33445454
3     2017-01-01 2017-09-30  AAA 33445454
4     2013-06-01 2013-12-31  BBB   565664
5     2014-01-01 2014-12-31  BBB   565664
6     2015-01-01 2015-12-31  BBB   565664
7     2016-01-01 2016-12-31  BBB   565664
8     2017-01-01 2017-11-11  BBB   565664
9     2016-02-11 2016-12-31  CCC      123
10    2017-01-01 2017-01-01  CCC      123
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