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各間隔について結果を平均R基値とは、私は2つのテーブルを有する
表1:
Dates_only <- data.frame(ID=c('1118','1118','1118','1118','1118',
'1118','1118','1118','1119','1119',
'1119','1119','1119','1119','1119',
'1119','13PP','13PP','13PP','13PP',
'13PP','13PP','13PP','13PP'),
Quart_y=c('2017Q3','2017Q4','2018Q1','2018Q2',
'2018Q3','2018Q4','2019Q1','2019Q2',
'2017Q3','2017Q4','2018Q1','2018Q2',
'2018Q3','2018Q4','2019Q1','2019Q2',
'2017Q3','2017Q4','2018Q1','2018Q2',
'2018Q3','2018Q4','2019Q1','2019Q2'),
Quart=c(0.25,0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,2.00,
0.25,0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,2.00,
0.25,0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,2.00))
及び表2:私は何
Values <- data.frame(ID=c('1118','1119','13PP','1118','1119','13PP',
'1118','1119','13PP','1118','1119','13PP',
'1118','1119','13PP','1118','1119','13PP',
'1118','1119','13PP','1118','1119','13PP',
'1118','1119','13PP','1118','1119','13PP'),
Day=c(0,0,0,0.14,0.13,0.13,0.2,0.23,0.24,0.27,0.28,
0.32,0.32,0.32,0.44,0.47,0.49,0.49,0.59,0.64,
0.61,0.72,0.71,0.73,0.95,0.86,0.78,1.1,0.93,1.15),
Value=c(7.6,6.2,6.8,7.1,6.2,5.9,6.8,5.8,4.6,6.5,5.4,
4.2,6.3,4.8,4,6,4.3,3.8,5.9,4,3.6,5.6,3.8,
3.4,5.4,3.2,3,5,2.9,2.9))
これを行うには、Dates_only$Quart
に従ってValues$Day
の値を変更する方法を見つけることです。 具体的には、Dates_only$Quart
は、定量化された四半期(2017Q3 - 0.25, 2017Q4-0.50,...,2018Q4-1.50)
などを表します。Values$Day
は、定量日を表します。 私が代わりに四半期毎に分類Values$Day
、例えば変更したい:私が何をしようとしている何
このメソッド怒鳴るを使用することですが、それは誤りを思い付く 0<=Values$Day<=0.25
ためValues$Day==0.25
、0.25<Values$Day<=0.50
Values$Day==0.50
用などメッセージ:私は推測する問題は、問題がある
unique_quarters <- unique(Dates_only$Quart)
unique_quarters <- append(unique_quarters, 0, after=0)
df3 <- transform(Dates_only,
Transf_Day=Values$Quart[findInterval(Values$Day, unique_quarters)])
そのfindInterval(Values$Day, unique_quarters)
戻り
1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 5 4 5
Values$Quart
が
0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00
は 'カット(値$日、SEQ(0,3,0.25)、include.lowest = T)' – Jimbou
感謝をしようとしたが、それは本当に助けにはならない。私は間隔ではなく数字を抽出したいと思っています。しかし、努力をいただきありがとうございます! – Jespar