按组填写缺少的日期
我有一个如下所示的数据集：
shop_id,item_id,time,value 150,1,2015-07-10,3 150,1,2015-07-11,5 150,1,2015-07-13,2 150,2,2015-07-10,15 150,2,2015-07-12,12 在每个组中，由“shop_id和”item_id“定义，缺少日期。
我希望将这个不规则的时间序列扩展为每个组内的常规连续日期：
shop_id,item_id,time,value 150,1,2015-07-10,3 150,1,2015-07-11,5 150,1,2015-07-12,0 # <~~ added 150,1,2015-07-13,2 150,2,2015-07-10,15 150,2,2015-07-11,0 # <~~ added 150,2,2015-07-12,12
对于添加的日期，相应的值应为零。 我已经阅读了非常类似的问题（使用R或SQL合并），但我见过的大多数解决方案都不涉及GROUP BY。
基本上我可以访问SQL数据库/我可以导出为CSV，最好在C＃中进行操作。 希望找到可以进行此类数据操作但无法找到的C＃库。
任何建议或帮助表示赞赏！
您可以使用R data.table 。 假设’time’列是’Date’类，
library(data.table)#v1.9.5+ DT1 <- setDT(df1)[, list(time=seq(min(time), max(time), by ='day')), by =.(shop_id, item_id)] setkeyv(df1, names(df1)[1:3])[DT1][is.na(value), value:=0] # shop_id item_id time value #1: 150 1 2015-07-10 3 #2: 150 1 2015-07-11 5 #3: 150 1 2015-07-12 0 #4: 150 1 2015-07-13 2 #5: 150 2 2015-07-10 15 #6: 150 2 2015-07-11 0 #7: 150 2 2015-07-12 12
在devel版本中，您也可以在不设置“密钥”的情况下执行此操作。 安装devel版本的说明在here
df1[DT1, on =c('shop_id', 'item_id', 'time')][is.na(value), value:=0] # shop_id item_id time value #1: 150 1 2015-07-10 3 #2: 150 1 2015-07-11 5 #3: 150 1 2015-07-12 0 #4: 150 1 2015-07-13 2 #5: 150 2 2015-07-10 15 #6: 150 2 2015-07-11 0 #7: 150 2 2015-07-12 12
或者@Arun建议，一个更有效的选择
DT1[, value := 0L][df1, value := i.value, on = c('shop_id', 'item_id', 'time')] DT1
这是一个基于Sql的解决方案
首先你需要一个dates表
日期表查询。 请注意，这将在数据库中创建物理表 。
;with cte as ( select cast('2000-01-01' as datetime) as Dates -- Start date union all select dateadd(MM,1,Dates) from cte where Dates < '2099-12-01' -- End date ) select * INTO Date_table from CTE
然后你需要使用Date_table将你的表left outer join到left outer join以获取缺少的日期。
SELECT A.shop_id, A.item_id, DT.dates, Isnull(Y.value, 0) FROM date_table DT CROSS JOIN(SELECT DISTINCT shop_id, item_id FROM yourtable) A LEFT OUTER JOIN yourtable Y ON t.[time] = DT.dates AND A.shop_id = Y.shop_id AND A.item_id = Y.item_id
这是来自padr的解决方案：
library(dplyr) library(tidyr) library(padr) df %>% mutate(time = as.Date(time)) %>% group_by(item_id) %>% pad() %>% # from padr fill(shop_id) %>% # from tidyr fill_by_value(value) # from padr
结果：
# A tibble: 7 x 4 # Groups: item_id [2] shop_id item_id time value 1 150 1 2015-07-10 3 2 150 1 2015-07-11 5 3 150 1 2015-07-12 0 4 150 1 2015-07-13 2 5 150 2 2015-07-10 15 6 150 2 2015-07-11 0 7 150 2 2015-07-12 12
数据：
上述就是C#学习教程：按组填写缺少的日期分享的全部内容，如果对大家有所用处且需要了解更多关于C#学习教程，希望大家多多关注---计算机技术网(www.ctvol.com)!
df = read.table(text = "shop_id,item_id,time,value 150,1,2015-07-10,3 150,1,2015-07-11,5 150,1,2015-07-13,2 150,2,2015-07-10,15 150,2,2015-07-12,12", header = TRUE, sep = ",")
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