複数のデータフレームを1つの列にマージする

Question

こんにちは皆さんにもう一度質問をします。

温度と日付をdmyの形式で2列だけで区切って "n"区切りにしました。これらの文書は、4ヶ月間しか保存できない単一のデジタル温度計からのものです。 私はこれらの文書をすべて読んで、可変温度を新しいdf（Union）に単一の列に入れたいと思います。

1つのドキュメントを作成するために、他のcsvより大きい日付 - 時間シーケンスを持つ "date"という名前のdfを作成し、この "n"ドキュメントを列 "Date"と結合して、日付は同じです。

私の入力は、このようなものです：

Date<- seq(as.POSIXlt("2017-01-01 00:00:00", tz="UTC"), 
    as.POSIXlt("2017-03-01 00:00:00", tz="UTC"), 
    by="60 min") 
temp = runif(1417, min = 32, max = 100) 
df1 <- data.frame(Date,temp) 

Date<- seq(as.POSIXlt("2017-03-01 00:00:00", tz="UTC"), 
    as.POSIXlt("2017-06-01 00:00:00", tz="UTC"), 
    by="60 min") 
temp = runif(2209, min = 32, max = 100) 
df2 <- data.frame(Date,temp) 

だから、それは私が労働組合に自分のDFのを作った大きなシーケンスです。

Date <- seq(as.POSIXlt("2017-01-01 00:00:00", tz="UTC"), 
     as.POSIXlt("2017-07-01 00:00:00", tz="UTC"), 
     by="60 min") 
date <- data.frame(Date) 

私は次のようにライブラリdata.tableをしようとしていた：これはちょうど1人のDFで働い

setDT(date) 
setDT(df1) 
Union<-df1[date, on="Date"]) 

、しかし、どのように私は私の2がちょうどにDFから複数のマージを自動化する方法を得ることができますユニオンで作られたその単一の列。

私があなたを助けてくれることを願っています。 ありがとう

Answer 1

Reduceとmergeの使い方を示すサンプルデータをいくつか生成します。私はあなたがそれぞれの場所のための列で、 "ワイド"形式を必要と仮定しています。

set.seed(123) 

# list of 10 data.tables with columns date and temp 

ldat <- lapply(1:10, function(x) data.table(date = sample(seq(as.Date('2016/01/01'), as.Date('2016/01/31'), by="day"), 12), 
              temp = runif(12, min = 32, max = 100))) 

# right now, each table in the list has the same column name 
# change the 'temp' column name to the location it was collected 

loc_vect <- c("Alabama", "Alaska", "Arizona", "Arkansas", "California", 
       "Colorado", "Connecticut", "Indiana", "Iowa", "Kansas") 

ldat <- lapply(1:10, function(x) setnames(ldat[[x]], c("date", "temp"), c("date", loc_vect[x]))) 

これはサンプルデータです。今すぐマージを使用してそれを置く。

  date Alabama Alaska Arizona Arkansas California Colorado Connecticut Indiana  Iowa Kansas 
1: 2016-01-01  NA 47.84632  NA 61.57271   NA  NA   NA  NA  NA  NA 
2: 2016-01-02 34.86005  NA 58.10994  NA   NA  NA   NA  NA  NA 45.44664 
3: 2016-01-03  NA  NA 86.01528 76.41093 42.00244 61.88134 46.82337  NA  NA  NA 
4: 2016-01-04  NA 60.18915 62.49911  NA   NA 98.62789   NA  NA 64.77890  NA 
5: 2016-01-05  NA  NA 87.24249  NA   NA  NA   NA  NA  NA  NA 
6: 2016-01-06  NA  NA  NA 55.35912   NA  NA 68.29078 50.02121 46.70533  NA 
7: 2016-01-07  NA  NA  NA 92.72748   NA 76.86901 46.74871  NA  NA  NA 
8: 2016-01-08  NA 41.71040 74.78704  NA   NA  NA 47.03500 53.24648  NA 68.86146 
9: 2016-01-09 78.07480  NA 77.22783 40.88731 96.44543 67.43723 56.17029 94.09680  NA 88.57107 
10: 2016-01-10 99.61034 63.68545  NA  NA   NA 82.12129   NA  NA  NA  NA 
11: 2016-01-11 79.11063  NA  NA 92.27990   NA  NA   NA  NA 43.60388 79.48179 
12: 2016-01-12 38.99888  NA  NA  NA 69.35136  NA 57.48055 93.32746  NA 86.63246 
13: 2016-01-13 92.48867  NA 50.65809  NA 81.00055  NA   NA 89.10421 35.24113 94.26648 
14: 2016-01-14 54.29861  NA  NA 98.97707 95.60039 32.71176   NA  NA 51.60027  NA 
15: 2016-01-15  NA  NA 87.08438 76.65955 52.48357  NA   NA 70.39215  NA  NA 
16: 2016-01-16  NA 53.63631  NA 43.90358   NA 59.84430   NA  NA  NA  NA 
17: 2016-01-17  NA 47.75055 61.90855  NA 36.12900  NA   NA 50.02223  NA 59.00633 
18: 2016-01-18  NA 41.43881  NA  NA   NA 44.50177   NA  NA 43.70768  NA 
19: 2016-01-19  NA  NA 83.30431  NA   NA  NA   NA 80.16374 91.85676 49.73827 
20: 2016-01-20  NA  NA  NA  NA 96.87820  NA 56.06551 64.72771  NA  NA 
21: 2016-01-21 75.55446 83.57525  NA  NA   NA 77.76394   NA  NA  NA  NA 
22: 2016-01-22 96.90625 46.71574 87.39552  NA 71.81287  NA 76.19899 53.86083 77.85759  NA 
23: 2016-01-23  NA  NA  NA 38.99480 41.67601  NA   NA  NA  NA  NA 
24: 2016-01-24 70.93907  NA  NA  NA   NA  NA   NA 72.41534  NA 74.04788 
25: 2016-01-25 93.18810 60.13325  NA 53.78538 59.92690 53.19575   NA  NA  NA 35.97654 
26: 2016-01-26 48.73397  NA 38.44916 44.76300   NA 85.46715   NA  NA  NA 61.13266 
27: 2016-01-27  NA  NA  NA  NA   NA  NA 70.89160  NA 79.65801  NA 
28: 2016-01-28  NA  NA  NA  NA   NA  NA 82.34274  NA 56.75825  NA 
29: 2016-01-29  NA 42.36624  NA  NA   NA  NA 66.15637 50.64333 49.20162  NA 
30: 2016-01-30  NA 57.08149  NA  NA   NA 87.88277 62.24422  NA  NA  NA 
31: 2016-01-31  NA  NA  NA  NA 59.50670  NA   NA  NA 59.37499 42.39633 
      date Alabama Alaska Arizona Arkansas California Colorado Connecticut Indiana  Iowa Kansas 

あなたも容易になるだろう「背の高い」形式（唯一の2つの日付の欄、一時、および場所については、おそらく第三）、でそれをしたい場合は、次の出力がある

# now merge all of them within Reduce 

dat <- Reduce(function(x, y) merge(x, 
            y, 
            all = TRUE, 
            by = "date"), 
       ldat, 
       accumulate = FALSE) 

「場所」列を追加してrbindlist(dat)を使用してください。しかし、現在のテーブルから行くと、あなたは溶融を使用することができます。私はあなたがサンプルデータセットと所望の解なしに求めているものを全くわからないんだけど

  date Location  Temp 
    1: 2016-01-02 Alabama 34.86005 
    2: 2016-01-09 Alabama 78.07480 
    3: 2016-01-10 Alabama 99.61034 
    4: 2016-01-11 Alabama 79.11063 
    5: 2016-01-12 Alabama 38.99888 
---        
116: 2016-01-19 Kansas 49.73827 
117: 2016-01-24 Kansas 74.04788 
118: 2016-01-25 Kansas 35.97654 
119: 2016-01-26 Kansas 61.13266 
120: 2016-01-31 Kansas 42.39633 

Answer 2

：に結果の

melt(dat, 
    id.vars = "date", 
    variable.name = "Location", 
    value.name = "Temp")[!is.na(Temp)] 

。 、zはあなたの例では、異なる気象局のだろう、私は、xはyの仮定を作ってるんだ

> x <- data.frame(x = seq(1,3), y = seq(11,13), z = seq(21,23)) 
> x 
    x y z 
1 1 11 21 
2 2 12 22 
3 3 13 23 
> stack(x) 
    values ind 
1  1 x 
2  2 x 
3  3 x 
4  11 y 
5  12 y 
6  13 y 
7  21 z 
8  22 z 
9  23 z 

をして、作成した後で、これは1です：あなたはそうのように互いの上に列を設定するためにstack()を使用することができます単一の大きな表を作成し、そのマスター表から2列のデータセットを作成する必要があります。