Вернуть имя столбца, соответствующее значению даты
У меня есть data.frame примерно с 66 тысячами строк и 150 столбцами. Для целей этого вопроса это образец. Все столбцы являются объектами даты.
structure(list(fixed_date = structure(c(19267, 19239, 19120,
18035, 19253, 19211, 19120, 19778, 19120, 19211, 18224, 18224,
19624, 19211, 19211, 19211, 18409, 18409, 18558, 19876, 19267
), class = "Date"), BEGIN1 = structure(c(19240, 19212, 19086,
18008, 19240, 19177, 19086, 19751, 19086, 19177, 18197, 18197,
19597, 19177, 19177, 18197, 18197, 18197, 18477, 18477, 19240
), class = "Date"), END1 = structure(c(19267, 19239, 19120, 18035,
19253, 19211, 19120, 19778, 19120, 19211, 18224, 18224, 19624,
19211, 19211, 18224, 18224, 18224, 18488, 18488, 19267), class = "Date"),
BEGIN2 = structure(c(NA, NA, 18043, NA, NA, NA, NA, NA, 18232,
NA, NA, NA, NA, NA, 18232, 18232, 18232, 18232, 18512, 19849,
18484), class = "Date"), END2 = structure(c(NA, NA, 18070,
NA, NA, NA, NA, NA, 18280, NA, NA, NA, NA, NA, 18280, 18280,
18280, 18280, 18523, 19876, 18495), class = "Date"), BEGIN3 = structure(c(NA,
NA, 18897, NA, NA, NA, NA, NA, 18323, NA, NA, NA, NA, NA,
18354, 18354, 18396, 18396, 18547, 19793, 18519), class = "Date"),
END3 = structure(c(NA, NA, 18924, NA, NA, NA, NA, NA, 18350,
NA, NA, NA, NA, NA, 18381, 18381, 18409, 18409, 18558, 19827,
18530), class = "Date"), BEGIN4 = structure(c(NA, NA, 18113,
NA, NA, NA, NA, NA, 18687, NA, NA, NA, NA, NA, 18722, 18372,
NA, NA, NA, NA, 18554), class = "Date"), END4 = structure(c(NA,
NA, 18140, NA, NA, NA, NA, NA, 18700, NA, NA, NA, NA, NA,
18749, 18399, NA, NA, NA, NA, 18565), class = "Date"), BEGIN5 = structure(c(NA,
NA, 18148, NA, NA, NA, NA, NA, 18407, NA, NA, NA, NA, NA,
18407, 18407, NA, NA, NA, NA, NA), class = "Date"), END5 = structure(c(NA,
NA, 18175, NA, NA, NA, NA, NA, 18434, NA, NA, NA, NA, NA,
18434, 18434, NA, NA, NA, NA, NA), class = "Date")), row.names = c(NA,
-21L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
Мне нужен столбец, который дает мне имя столбца в столбцах 2 и 11, которое равно значению столбца 1. Это выполняется без ошибок, но столбец не создается:
sample$match_date_<- apply(sample[,c(2:11)], 1,
function(x) names(which(x == sample[,1])))
Я не знаю, почему это не работает так, как ожидалось, а также я хочу добиться более быстрого решения, поскольку предполагаю, что использование apply будет медленным. Любой совет будет высоко оценен.
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
54
2
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 2
Ответ принят как подходящий
Как пользователь пакета tidyverse/dplyr, я предлагаю использовать имена столбцов как «переменные» для упрощения манипуляций с помощью pivot_longer(). Если вы ожидаете, что в каждой строке будет одно совпадение, вы можете использовать filter(). Я не думаю, что это замедлится, возможно, на несколько секунд при большем наборе данных.
library(tidyverse)
df = structure(list(fixed_date = structure(c(19267, 19239, 19120,
18035, 19253, 19211, 19120, 19778, 19120, 19211, 18224, 18224,
19624, 19211, 19211, 19211, 18409, 18409, 18558, 19876, 19267
), class = "Date"), BEGIN1 = structure(c(19240, 19212, 19086,
18008, 19240, 19177, 19086, 19751, 19086, 19177, 18197, 18197,
19597, 19177, 19177, 18197, 18197, 18197, 18477, 18477, 19240
), class = "Date"), END1 = structure(c(19267, 19239, 19120, 18035,
19253, 19211, 19120, 19778, 19120, 19211, 18224, 18224, 19624,
19211, 19211, 18224, 18224, 18224, 18488, 18488, 19267), class = "Date"),
BEGIN2 = structure(c(NA, NA, 18043, NA, NA, NA, NA, NA, 18232,
NA, NA, NA, NA, NA, 18232, 18232, 18232, 18232, 18512, 19849,
18484), class = "Date"), END2 = structure(c(NA, NA, 18070,
NA, NA, NA, NA, NA, 18280, NA, NA, NA, NA, NA, 18280, 18280,
18280, 18280, 18523, 19876, 18495), class = "Date"), BEGIN3 = structure(c(NA,
NA, 18897, NA, NA, NA, NA, NA, 18323, NA, NA, NA, NA, NA,
18354, 18354, 18396, 18396, 18547, 19793, 18519), class = "Date"),
END3 = structure(c(NA, NA, 18924, NA, NA, NA, NA, NA, 18350,
NA, NA, NA, NA, NA, 18381, 18381, 18409, 18409, 18558, 19827,
18530), class = "Date"), BEGIN4 = structure(c(NA, NA, 18113,
NA, NA, NA, NA, NA, 18687, NA, NA, NA, NA, NA, 18722, 18372,
NA, NA, NA, NA, 18554), class = "Date"), END4 = structure(c(NA,
NA, 18140, NA, NA, NA, NA, NA, 18700, NA, NA, NA, NA, NA,
18749, 18399, NA, NA, NA, NA, 18565), class = "Date"), BEGIN5 = structure(c(NA,
NA, 18148, NA, NA, NA, NA, NA, 18407, NA, NA, NA, NA, NA,
18407, 18407, NA, NA, NA, NA, NA), class = "Date"), END5 = structure(c(NA,
NA, 18175, NA, NA, NA, NA, NA, 18434, NA, NA, NA, NA, NA,
18434, 18434, NA, NA, NA, NA, NA), class = "Date")), row.names = c(NA,
-21L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
df %>% mutate(id = 1:n() ) %>%
pivot_longer(-c(fixed_date, id) ) %>%
group_by(id) %>%
filter(fixed_date ==value)
#> # A tibble: 20 × 4
#> # Groups: id [20]
#> fixed_date id name value
#> <date> <int> <chr> <date>
#> 1 2022-10-02 1 END1 2022-10-02
#> 2 2022-09-04 2 END1 2022-09-04
#> 3 2022-05-08 3 END1 2022-05-08
#> 4 2019-05-19 4 END1 2019-05-19
#> 5 2022-09-18 5 END1 2022-09-18
#> 6 2022-08-07 6 END1 2022-08-07
#> 7 2022-05-08 7 END1 2022-05-08
#> 8 2024-02-25 8 END1 2024-02-25
#> 9 2022-05-08 9 END1 2022-05-08
#> 10 2022-08-07 10 END1 2022-08-07
#> 11 2019-11-24 11 END1 2019-11-24
#> 12 2019-11-24 12 END1 2019-11-24
#> 13 2023-09-24 13 END1 2023-09-24
#> 14 2022-08-07 14 END1 2022-08-07
#> 15 2022-08-07 15 END1 2022-08-07
#> 16 2020-05-27 17 END3 2020-05-27
#> 17 2020-05-27 18 END3 2020-05-27
#> 18 2020-10-23 19 END3 2020-10-23
#> 19 2024-06-02 20 END2 2024-06-02
#> 20 2022-10-02 21 END1 2022-10-02
Created on 2024-06-13 with reprex v2.1.0
Ничего страшного. На самом деле ваша идея действительно полезна.
—
14.06.2024 06:23
Вот решение с использованием apply:
sample$match_date <- apply(sample, 1, \(x) names(x[-1][x[-1] %in% x[1]][1]))
sample$match_date
# [1] "END1" "END1" "END1" "END1" "END1" "END1" "END1" "END1" "END1" "END1"
#[11] "END1" "END1" "END1" "END1" "END1" NA "END3" "END3" "END3" "END2"
#[21] "END1"
Мы передаем весь фрейм данных в apply, где первый столбец (x[1]) — это значение для сравнения с остальными данными (x[-1]). Сравнение выполняется с использованием %in% вместо ==, поскольку оно возвращает FALSE для значений NA. Последний [1] гарантирует, что он всегда будет возвращать только одно имя столбца, даже если совпадают несколько дат. Кроме того, полезно вернуть NA, если совпадений нет (как в строке 16).
Другие вопросы по теме
Объединить/объединить несколько фреймов данных pandas со смешиванием значений в одном столбце
Связывание столбцов двух кадров данных разной длины в R tidyverse с сгруппированными векторами
Невозможно преобразовать данные столбца и сохранить их в одном новом столбце в пандах фрейма данных
Каков наиболее эффективный способ заполнения нескольких столбцов значениями из других столбцов таким образом, чтобы их можно было соединить с суффиксом?
Создание таблицы частот для каждого столбца в фрейме данных с помощью цикла и сохранение результатов в списке
Объедините две таблицы, если заданное значение переменной является частью другой переменной
Табуляция столбца в data.frame, игнорируя порядок элементов в нем в R
Как я могу объединить два кадра данных на основе последней даты каждой группы?
График временных рядов с цветовой кодировкой на основе знака значения
Сводная таблица панд на несколько столбцов
Похожие вопросы
Связывание столбцов двух кадров данных разной длины в R tidyverse с сгруппированными векторами
Как импортировать файл в MongoDB с экранированными последовательностями Юникода?
Пользовательский YAML преобразует ИСТИНА/ЛОЖЬ в да/нет
Как извлечь термины из списка для каждого абзаца текста
Сумма для каждой категории в факторных переменных
Создание таблицы частот для каждого столбца в фрейме данных с помощью цикла и сохранение результатов в списке
Вложенное сохранение объектов отображения purrr в R
Объедините две таблицы, если заданное значение переменной является частью другой переменной
Как изменить пределы оси X для определенных фасетов в ggplot2 facet_grid?
Табуляция столбца в data.frame, игнорируя порядок элементов в нем в R
Если требуется база R, уточните, я удалю этот ответ.