在 r 中按日期拆分 dataframe

Question

我有一个数据集，它有一个日期列和一个数据列。

每个日期的行数可能不一样，有的可能只有 10 行而不是 24 行。 数据集是这样的：

日期	小时	价值
2000 年 10 月 6 日	1	4
	2	5
	3	7
	4	7
	5	8
	6	1
	7	7
	8	2
	9	3
	10	4
	11	5
	12	7
	13	8
	14	9
	15	10
	16	12
	17	1
	18	4
	19	7
	20	9
	21	10
	22	7
	23	8
	24	9
2000 年 11 月 6 日	9	1
	10	4
	11	5
	12	7
	13	8
	14	9
	15	10
	16	12
	17	1
	18	4
	19	7
	20	9
	21	10
	22	7
	23	8
	24	9

我想按日期将数据集拆分为多个数据框。 但是，在 date 变量中，两个日期之间的元素为空。 当我尝试在基础 r 中使用拆分 function 时，function 仅返回每个日期的第一行：

$`2000-06-11`
            V1 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16
264 2000-06-11 2  7  8  3   2   3   4   7   4   5   8

$`2000-06-12`
            V1 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16
278 2000-06-12 2  2  9  6   2   3   1   0   1   4   4

抱歉问了这么简单的问题，我尝试使用for循环来处理这个问题，但是数据集太大，运行速度很慢。

Answer 1

如果您确定数据以正确的顺序排序，则可以使用tidyr::fill ：

library(tidyr)

df <- data.frame(
  Date = c("10-06-2000", rep(NA, 5), "11-06-2000", rep(NA, 12)),
  hour = c(4:9, 1:13),
  value = 1:19
  )

df_filled <- fill(df, Date, .direction = "down")

split(df_filled, df_filled$Date)

$`10-06-2000`
        Date hour value
1 10-06-2000    4     1
2 10-06-2000    5     2
3 10-06-2000    6     3
4 10-06-2000    7     4
5 10-06-2000    8     5
6 10-06-2000    9     6

$`11-06-2000`
         Date hour value
7  11-06-2000    1     7
8  11-06-2000    2     8
9  11-06-2000    3     9
10 11-06-2000    4    10
11 11-06-2000    5    11
12 11-06-2000    6    12
13 11-06-2000    7    13
14 11-06-2000    8    14
15 11-06-2000    9    15
16 11-06-2000   10    16
17 11-06-2000   11    17
18 11-06-2000   12    18
19 11-06-2000   13    19

Answer 2

您还可以将group_split()与fill()结合使用：

library(tidyr)
library(dplyr)
df <- data.frame(
  Date = c("10-06-2000", rep(NA, 5), "11-06-2000", rep(NA, 12)),
  hour = c(4:9, 1:13),
  value = 1:19
)

df_filled <- df |> 
  fill(Date, .direction = "down") |> 
  group_split(Date) |> 
  purrr::set_names(unique(df$Date)[!is.na(unique(df$Date))])