날짜 조합 날짜 열

Question

다음과 같은 data.frame이 있습니다.

toolid   startdate  enddate   stage 
abc     1-Jan-13 5-Jan-13 production 
abc     6-Jan-13 10-Jan-13 down 
xyz     3-Jan-13 8-Jan-13 production 
xyz     9-Jan-13 15-Jan-13 down 

아래 형식으로 data.frame을 변환하려고합니다. 나는 'startdate'과 'enddate' 위의 data.frame 열을 아래의 'date'이라는 단일 열에 결합하려고합니다. 내가 가지고있는 원본 데이터는 많은 수의 행을 통해 많은 toolids 및 여러 단계에 걸쳐 있습니다. 이미 SQL을 사용하여이 작업을 수행하는 방법을 찾았지만 R 솔루션을 선호합니다. 나는 아래의 코드와 같이 데이터를 녹여서 시작했다.

toolid date   stage 
abc  1-Jan-13 production 
abc  2-Jan-13 production 
abc  3-Jan-13 production 
abc  4-Jan-13 production 
abc  5-Jan-13 production 
abc  6-Jan-13 down 
abc  7-Jan-13 down 
abc  8-Jan-13 down 
abc  9-Jan-13 down 
abc  10-Jan-13 down 
xyz  3-Jan-13 production 
xyz  4-Jan-13 production 
xyz  5-Jan-13 production 
xyz  6-Jan-13 production 
xyz  7-Jan-13 production 
xyz  8-Jan-13 production 
xyz  9-Jan-13 down 
xyz  10-Jan-13 down 
xyz  11-Jan-13 down 
xyz  12-Jan-13 down 
xyz  13-Jan-13 down 
xyz  14-Jan-13 down 
xyz  15-Jan-13 down 

R 코드

startdate=c('1-Jan-13','6-Jan-13','3-Jan-13','9-Jan-13') 
enddate=c('5-Jan-13', '10-Jan-13', '8-Jan-13', '15-Jan-13') 
toolid=c('abc',  'abc', 'xyz', 'xyz') 
stage=c('production', 'down', 'production', 'down') 
data=data.frame(toolid,startdate,enddate,stage) 
require(reshape2) 
newdata=melt(data,id.vars=c('toolid','stage')) 

업데이트 : 아래 Ananda Mahto 대답 @에서 코드를 대처 내가 확신

## Convert "startdate" and "enddate" to date objects 
data$startdate <- as.Date(data$startdate, format="%d-%b-%y") 
data$enddate <- as.Date(data$enddate, format="%d-%b-%y") 


## Use `seq` to create the date sequence, and manually recreate 
## your dataframe. `do.call(rbind, ...) to put it back together 
ddd=do.call(rbind, lapply(sequence(nrow(data)), function(x) { 
    data.frame(toolid = data$toolid[x], 
      date = seq(data$startdate[x], data$enddate[x], by = 1), 
      stage = data$stage[x]) 
})) 

ddd 


    toolid  date  stage 
1  abc 2013-01-01 production 
2  abc 2013-01-02 production 
3  abc 2013-01-03 production 
4  abc 2013-01-04 production 
5  abc 2013-01-05 production 
6  abc 2013-01-06  down 
7  abc 2013-01-07  down 
8  abc 2013-01-08  down 
9  abc 2013-01-09  down 
10 abc 2013-01-10  down 
11 xyz 2013-01-03 production 
12 xyz 2013-01-04 production 
13 xyz 2013-01-05 production 
14 xyz 2013-01-06 production 
15 xyz 2013-01-07 production 
16 xyz 2013-01-08 production 
17 xyz 2013-01-09  down 
18 xyz 2013-01-10  down 
19 xyz 2013-01-11  down 
20 xyz 2013-01-12  down 
21 xyz 2013-01-13  down 
22 xyz 2013-01-14  down 
23 xyz 2013-01-15  down 

ddd1=dcast(ddd,date~stage) 


ddd1 
     date down production 
1 2013-01-01 0   1 
2 2013-01-02 0   1 
3 2013-01-03 0   2 
4 2013-01-04 0   2 
5 2013-01-05 0   2 
6 2013-01-06 1   1 
7 2013-01-07 1   1 
8 2013-01-08 1   1 
9 2013-01-09 2   0 
10 2013-01-10 2   0 
11 2013-01-11 1   0 
12 2013-01-12 1   0 
13 2013-01-13 1   0 
14 2013-01-14 1   0 
15 2013-01-15 1   0 

Answer 1

출력의 피벗 테이블 종류를 제공하기 위해 코드 몇 줄을 추가 이 일을하는 "올바른"방법이 더 많지만, 이것은 내 마음에 빨리 온 것입니다.

첫째, 지금까지 "STARTDATE"와 "ENDDATE"를 변환하여 data.frame을 다시 수동으로 날짜 순서를 만들 seq를 사용하고, 그 다음

data$startdate <- as.Date(data$startdate, format="%d-%b-%y") 
data$enddate <- as.Date(data$enddate, format="%d-%b-%y") 

객체. `do.call (rbind, ...)를 사용하여 다시 넣는다.

ddd <- do.call(rbind, lapply(sequence(nrow(data)), function(x) { 
    data.frame(toolid = data$toolid[x], 
      date = seq(data$startdate[x], data$enddate[x], by = 1), 
      stage = data$stage[x]) 
})) 
ddd 
# toolid  date  stage 
# 1  abc 2013-01-01 production 
# 2  abc 2013-01-02 production 
# 3  abc 2013-01-03 production 
# 4  abc 2013-01-04 production 
# 5  abc 2013-01-05 production 
# 6  abc 2013-01-06  down 
# 7  abc 2013-01-07  down 
# 8  abc 2013-01-08  down 
# 9  abc 2013-01-09  down 
# 10 abc 2013-01-10  down 
# 11 xyz 2013-01-03 production 
# 12 xyz 2013-01-04 production 
# 13 xyz 2013-01-05 production 
# 14 xyz 2013-01-06 production 
# 15 xyz 2013-01-07 production 
# 16 xyz 2013-01-08 production 
# 17 xyz 2013-01-09  down 
# 18 xyz 2013-01-10  down 
# 19 xyz 2013-01-11  down 
# 20 xyz 2013-01-12  down 
# 21 xyz 2013-01-13  down 
# 22 xyz 2013-01-14  down 
# 23 xyz 2013-01-15  down 

마지막으로, 당신은 당신이 결국하고 싶은 말은 어디에서 찾고, 당신은 R 모든 방법을 기반으로하고 table를 사용하여 부착 할 수 있습니다. 난 당신이 결과로 data.frame을 원하는 가정했기 때문에 나는 as.data.frame.matrix()에 넣어했습니다

as.data.frame.matrix(table(ddd[-1])) 
#   down production 
# 2013-01-01 0   1 
# 2013-01-02 0   1 
# 2013-01-03 0   2 
# 2013-01-04 0   2 
# 2013-01-05 0   2 
# 2013-01-06 1   1 
# 2013-01-07 1   1 
# 2013-01-08 1   1 
# 2013-01-09 2   0 
# 2013-01-10 2   0 
# 2013-01-11 1   0 
# 2013-01-12 1   0 
# 2013-01-13 1   0 
# 2013-01-14 1   0 
# 2013-01-15 1   0