创建函数以根据日期范围添加因子-Java 学习之路

我正在公寓楼里进行各种测试，需要添加一个因子（Etapp <i> ）来指示观测所属的测试阶段 . 我创建了一个包含测试阶段和相应的开始和结束日期的矩阵 .

phases <-matrix(c(t1,t2,t2,t3), ncol = 2,
dimnames = list(c("Etapp I", "Etapp II"), c("Start","Stopp")), byrow = TRUE)

> phases
    Start Stopp
Etapp I 16812 16827
EtappII 16827 16841

变量t1，t2，...包含测试阶段的断点，如POSIXct

主数据框采用宽格式，包含一个日期（Tid）列作为观察ID . 大小在40-50个变量中是几千个观察的量级，其中只有日期在这里是重要的 .

我的计划是为此创建一个函数，因为我有几个建筑物，每个建筑物都有自己的观测数据框 . 该函数将采用构建数据框和上述矩阵阶段的两个参数，并返回添加了因子的数据帧 .

addPhase <- function(df, ph) {
  # Merge new variable using dplyr::merge()
}

如何根据多级因子中的时间来考虑这些观察结果 . 我设法使用如下的逻辑向量为单个测试阶段设置一个因子

factor(as.Date(VitaHusen$Tid) > t1 & as.Date(VitaHusen$Tid) < t2,
labels = c("","Etapp I"))

如何将其扩展到几个时间范围？我可以使用阶段中的dimnames为我的新因子列设置因子水平吗？

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我最终得到了以下功能

addPhase <- function(df, ph, varName) {
  ph_names <- rownames(ph)
  for (i in ph_names) { # Iterate for all phases in matrix ph
    ph_start <- ph[i,1] # Extract start date
    ph_end <- ph[i,2]   # Extract end date
    # Assign name of phase to matching rows
    df[as.Date(df$Tid) > ph_start & as.Date(df$Tid) < ph_end, varName]     <- i
  }
  df[[varName]] <- as.factor(df[[varName]]) # Convert to factor
  return(df)
}

对于我的一个测试对象Vimpeln，调用看起来像

Vimpeln <- addPhase(Vimpeln, phases, "Fas")

根据在问题中定义的矩阵“阶段”中给出的日期，将因子变量“Fas”添加到数据帧“Vimpeln” .

回复于 2024-04-27T11:05:48+08:00

创建函数以根据日期范围添加因子

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