So füllen Sie fehlende und passen unregelmäßige Zeitintervalle in einem data.frame in R

Question

Ich habe mehrere Datensätze meist mit 15 Minuten Intervallen der Zeit. Einige Datensätze haben jedoch keine Messwerte (zB sollte die dritte Zeile im Beispiel-Datensatz "Mai 1 2015 00:40 Uhr" sein. Außerdem gibt es einige Zeitschritte, die länger als 15 Minuten sind (siehe zB 3. und 6. Zeile). Wie kann die fehlende Zeitschritte hinzufügen, so dass mein Date mit Intervallen von 15 min und zur gleichen Zeit einstellen, diese Zeitschritte mit mehr als 15-Minuten-Intervallen bis 15 min fortgesetzt?

s <- data.frame(Date = c(
         "May 1 2015 00:10AM","May 1 2015 00:25AM", 
         "May 1 2015 00:56AM","May 1 2015 01:10AM", 
         "May 1 2015 01:25AM","May 1 2015 01:41AM", 
         "May 1 2015 01:55AM"), 
         val = c(1:7) 
       ) 

Meine gewünschte Ausgabe wäre die folgende:

> s 
       Date val 
1 May 1 2015 00:10AM 1 
2 May 1 2015 00:25AM 2 
3 May 1 2015 00:40AM NA 
4 May 1 2015 00:55AM 3 
5 May 1 2015 01:10AM 4 
6 May 1 2015 01:25AM 5 
7 May 1 2015 01:40AM 6 
8 May 1 2015 01:55AM 7 

Answer 1

Sie könnten versuchen, die folgenden:

Schalten Sie zuerst Ihre s Datenrahmen Variable „Datum“ in POSIXct, so dass Sie mit ihm arbeiten können:

s <- data.frame(Date = c(
    "May 1 2015 00:10AM","May 1 2015 00:25AM", 
    "May 1 2015 00:56AM","May 1 2015 01:10AM", 
    "May 1 2015 01:25AM","May 1 2015 01:41AM", 
    "May 1 2015 01:55AM"), 
    val = c(1:7) 
) %>% dplyr::mutate(Date = lubridate::parse_date_time(Date, "b d Y HM")) 

Zweitens Sie diese mit einem anderen Datenrahmen verbinden können, die Sie erwarten alle die Zeitintervalle hat . Zuerst konstruieren wir es, einen Unterschied von Zeitintervallen (15 Minuten in diesem Fall):

one <- lubridate::parse_date_time("May 1 2015 00:10AM", orders = "b d Y HM") 
two <- lubridate::parse_date_time("May 1 2015 00:25AM", orders = "b d Y HM") 
dif <- two - one 

nun den Datenrahmen:

other_df <- data.frame(
    Date = seq(from = lubridate::parse_date_time("May 1 2015 00:10AM", 
             orders = "b d Y HM"), 
     to = lubridate::parse_date_time("May 1 2015 01:55AM", 
             orders = "b d Y HM"), 
     by = dif)) 

die beiden Join:

result <- dplyr::full_join(other_df, s) 

> result 
        Date val 
1 2015-05-01 00:10:00 1 
2 2015-05-01 00:25:00 2 
3 2015-05-01 00:40:00 NA 
4 2015-05-01 00:55:00 NA 
5 2015-05-01 01:10:00 4 
6 2015-05-01 01:25:00 5 
7 2015-05-01 01:40:00 NA 
8 2015-05-01 01:55:00 7 
9 2015-05-01 00:56:00 3 
10 2015-05-01 01:41:00 6