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计算不存在的日期

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我正在处理包含2列的数据框,如下所示:

time        frequency
  2014-01-06       13
  2014-01-07       30
  2014-01-09       56

我的问题是我有兴趣计算频率为0的天数 . 使用RPostgreSQL / RSQLite来提取数据,因此除非有值(即除非频率至少为1),否则没有给出日期时间 . 如果我有兴趣计算数据框中实际不存在的这些日期,有没有简单的方法去做呢? I.E.如果我们考虑日期范围2014-01-01到20-14-01-10,我希望它算7

我唯一想到的是蛮力为每个日期创建一个单独的数据框(注意这是4年的日期,这将是一项巨大的任务)然后合并两个数据帧并计算NA值的数量 . 我确信有一个比我想象的更优雅的解决方案 .

谢谢!

1 回答

  • 9

    按日期排序,然后查找差距 .

    start <- as.Date("2014-01-01")
    time <- as.Date(c("2014-01-06", "2014-01-07","2014-01-09"))
    end <- as.Date("2014-01-10")
    
    time <- sort(unique(time))
    
    # Include start and end dates, so the missing dates are 1/1-1/5, 1/8, 1/10
    d <- c(time[1]- start,
           diff(time) - 1,
           end - time[length(time)] )
    
    d # [1] 5 0 1 1
    sum(d) # 7 missing days
    

    现在哪几天都不见了......

    (gaps <- data.frame(gap_starts = c(start,time+1)[d>0],
                        gap_length = d[d>0]))
    #   gap_starts gap_length
    # 1 2014-01-01          5
    # 2 2014-01-08          1
    # 3 2014-01-10          1    
    
    for (g in 1:nrow(gaps)){
      start=gaps$gap_starts[g]
      length=gaps$gap_length[g]
      for(i in start:(start+length-1)){
        print(as.Date(i, origin="1970-01-01"))
      }
    }
    # [1] "2014-01-01"
    # [1] "2014-01-02"
    # [1] "2014-01-03"
    # [1] "2014-01-04"
    # [1] "2014-01-05"
    # [1] "2014-01-08"
    # [1] "2014-01-10"
    

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