填寫data.table缺失日期的最快方法

Question

我正在從CSV文件加載data.table ，其中包含日期，訂單，金額等字段。

輸入文件偶爾沒有所有日期的數據。 例如，如下所示：

> NADayWiseOrders
           date orders  amount guests
  1: 2013-01-01     50 2272.55    149
  2: 2013-01-02      3   64.04      4
  3: 2013-01-04      1   18.81      0
  4: 2013-01-05      2   77.62      0
  5: 2013-01-07      2   35.82      2

在上述03年1月和6月6日沒有任何條目。

想要用缺省值填充缺失的條目（例如，訂單為零，金額等），或者最后一個vaue（例如，03-Jan將重用02-Jan值，06-Jan將重用05-Jan價值觀等。）

使用此類默認值填充缺失日期數據缺口的最佳/最佳方法是什么？

這里的答案建議使用allow.cartesian = TRUE ，以及expand.grid用於缺少工作日 - 它可能適用於工作日（因為它們只是7個工作日） - 但不確定這是否也是正確的約會方式，特別是如果我們處理多年數據。

Answer 1

慣用的data.table方式（使用滾動連接）是這樣的：

setkey(NADayWiseOrders, date)
all_dates <- seq(from = as.Date("2013-01-01"), 
                   to = as.Date("2013-01-07"), 
                   by = "days")

NADayWiseOrders[J(all_dates), roll=Inf]
         date orders  amount guests
1: 2013-01-01     50 2272.55    149
2: 2013-01-02      3   64.04      4
3: 2013-01-03      3   64.04      4
4: 2013-01-04      1   18.81      0
5: 2013-01-05      2   77.62      0
6: 2013-01-06      2   77.62      0
7: 2013-01-07      2   35.82      2

Answer 2

不確定它是否是最快的，但如果數據中沒有NA ，它將起作用：

# just in case these aren't Dates. 
NADayWiseOrders$date <- as.Date(NADayWiseOrders$date)
# all desired dates.
alldates <- data.table(date=seq.Date(min(NADayWiseOrders$date), max(NADayWiseOrders$date), by="day"))
# merge
dt <- merge(NADayWiseOrders, alldates, by="date", all=TRUE)
# now carry forward last observation (alternatively, set NA's to 0)
require(xts)
na.locf(dt)

Answer 3

以下是填寫子組內空白的方法

# a toy dataset with gaps in the time series
dt <- as.data.table(read.csv(textConnection('"group","date","x"
"a","2017-01-01",1
"a","2017-02-01",2
"a","2017-05-01",3
"b","2017-02-01",4
"b","2017-04-01",5')))
dt[,date := as.Date(date)]

# the desired dates by group
indx <- dt[,.(date=seq(min(date),max(date),"months")),group]

# key the tables and join them using a rolling join
setkey(dt,group,date)
setkey(indx,group,date)
dt[indx,roll=TRUE]

#>    group       date x
#> 1:     a 2017-01-01 1
#> 2:     a 2017-02-01 2
#> 3:     a 2017-03-01 2
#> 4:     a 2017-04-01 2
#> 5:     a 2017-05-01 3
#> 6:     b 2017-02-01 4
#> 7:     b 2017-03-01 4
#> 8:     b 2017-04-01 5