请教如何合并日期数据？

warrenzhang

<br />
a=data.frame(startdate=c(as.Date('1999-1-1'),as.Date('2001-1-1')),enddate=c(as.Date('2001-1-1'),as.Date('2099-12-31')),value=c(1,2))<br />
b=data.frame(date=seq.Date(as.Date('1999-1-1'), by='months', length=26))<br />

即：

<br />
> a<br />
   startdate    enddate value<br />
1 1999-01-01 2001-01-01     1<br />
2 2001-01-01 2099-12-31     2</p>
<p>> b<br />
         date<br />
1  1999-01-01<br />
2  1999-02-01<br />
3  1999-03-01<br />
4  1999-04-01<br />
5  1999-05-01<br />
...<br />
24 2000-12-01<br />
25 2001-01-01<br />
26 2001-02-01<br />

请问如何根据a中的时间起始点与截止点将a中的value和b合并?即实现如下逻辑？

select * from a,b where b.date>=a.startdate and b.date<a.enddate

superdesolator

回复第1楼的 warrenzhang：目测，略难，等大神

warrenzhang

回复第2楼的 superdesolator：在sas里面直接proc sql，R里面同理也可以sqldf，但不知算不算好的方法。

kamen

回复第1楼的 warrenzhang：时间可以直接比较吧

> "2001-01-01" < "2001-02-01"

[1] TRUE

> "2001-01-01" > "2001-02-01"

[1] FALSE

是这意思吗

superdesolator

回复第4楼的 kamen：PO主想要的估计如下:

        date     value<br />
1  1999-01-01       1<br />
2  1999-02-01       1<br />
3  1999-03-01       1<br />
4  1999-04-01       1<br />
5  1999-05-01       1<br />
...<br />
24 2000-12-01       1<br />
25 2001-01-01       1<br />
26 2001-02-01       2

kamen

回复第5楼的 superdesolator：

比较笨的方法。。

>value=numeric(26)

>for(i in 1:26){if(b[i,]>= a[1,'startdate'] & b[i,]< a[1,'enddate']) value=a[1,'value'] else value=a[2,'value']}

>cbind(b,value)

或者

>library(xts)

>b=xts(numeric(26),seq(as.POSIXct("1999-01-01"),length=26,by="months"))

>b["1999-01-01/2001-12-01"]=1

>b["2001-01-01/"]=2

同求好方法出现。。

yanlinlin82

回复第1楼的 warrenzhang： SQL语句都写出来了，就直接按 3楼的建议来吧：

<br />
library(sqldf)<br />
sqldf("select * from a,b where b.date >= a.startdate and b.date < a.enddate")<br />

yanlinlin82

另外，还有个包可以做类似这件事：

<br />
library(data.table)<br />
a = data.table(a)<br />
b = data.table(b)<br />
setkey(a, startdate, enddate)<br />
setkey(b, date)<br />
a[b, roll = TRUE]<br />

data.table 确实比 data.frame 强大好多，值得好好学习。。。

另外，data.table 网站（http://datatable.r-forge.r-project.org/）上的那个视频（http://www.youtube.com/watch?v=rvT8XThGA8o）提到的svSocket也很强大啊！

warrenzhang

回复第8楼的 yanlinlin82：多谢！看来值得研究一下data.table。

superdesolator

回复第7楼的 yanlinlin82：赞一个!这样就可以充分简单的利用sql语言的优势了么？不过不知道SQL语言有什么优势。。。。[s:13]

Cloudly

merge就好了嘛。

<br />
cc = merge(a, b, by=NULL)<br />
subset(cc,date<enddate &date > startdate)<br />
    startdate    enddate value       date<br />
3  1999-01-01 2001-01-01     1 1999-02-01<br />
5  1999-01-01 2001-01-01     1 1999-03-01<br />
7  1999-01-01 2001-01-01     1 1999-04-01<br />
9  1999-01-01 2001-01-01     1 1999-05-01<br />
11 1999-01-01 2001-01-01     1 1999-06-01<br />
13 1999-01-01 2001-01-01     1 1999-07-01<br />
15 1999-01-01 2001-01-01     1 1999-08-01<br />
17 1999-01-01 2001-01-01     1 1999-09-01<br />
19 1999-01-01 2001-01-01     1 1999-10-01<br />
21 1999-01-01 2001-01-01     1 1999-11-01<br />
23 1999-01-01 2001-01-01     1 1999-12-01<br />
25 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-01-01<br />
27 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-02-01<br />
29 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-03-01<br />
31 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-04-01<br />
33 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-05-01<br />
35 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-06-01<br />
37 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-07-01<br />
39 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-08-01<br />
41 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-09-01<br />
43 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-10-01<br />
45 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-11-01<br />
47 1999-01-01 2001-01-01     1 2000-12-01<br />
52 2001-01-01 2099-12-31     2 2001-02-01<br />

那句sql本身也是去算笛卡尔积...sql用R重写还是蛮简单的。