按条件和顺序选择多行

Question

我有以下数据集的摘录：

basisanddowngradessingledates[3017:3023, c("Dates", "Bank", "Rating agency") ]
     Dates      Bank                                     Rating agency
3017 2011-10-04 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
3018 2011-10-05 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA       Moody's
3019 2011-10-06 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
3020 2011-10-07 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
3021 2011-10-10 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
3022 2011-10-11 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA         Fitch
3023 2011-10-12 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA

我的数据集有45078个条目，536个降级(列“评级机构”不是"NA")。我需要在降级前有行、发生降级的行和降级后的行。

我使用以下命令完成了此操作：

keepindex <- which(basisanddowngradessingledates[,8] != "NA")
interval1 <- basisanddowngradessingledates[c(keepindex-1,keepindex, 
keepindex+1), ]

这给了我这个输出：

interval1[c(14:15, 358:359, 696:697),c("Dates", "Bank", "Rating agency")]
    Dates      Bank                                     Rating agency
14  2011-10-04 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
15  2011-10-10 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
358 2011-10-05 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA       Moody's
359 2011-10-11 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA         Fitch
696 2011-10-06 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
697 2011-10-12 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA

现在需要关注的是:我需要重新排序列表，以便在输出中将相应降级的3行放在后面。在我的示例中，如下所示：

    Dates      Bank                                     Rating agency
14  2011-10-04 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
358 2011-10-05 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA       Moody's
696 2011-10-06 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
15  2011-10-10 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA
359 2011-10-11 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA         Fitch
697 2011-10-12 Banca Monte dei Paschi di Siena SpA            NA

问题是我不能按日期分类，我试过了，但是如果我连续几天被降级，这会给我带来麻烦。

我怎么才能解决这个问题？

Answer 1

对于边缘情况(例如连续两天降级两次，在第一天/最后一天降级)，应对此进行消毒：

df <- data.frame(date = Sys.Date() - 19:0, dgrd = NA)
df$dgrd[c(4, 10, 11, 16, 20)] <- "X" # add downgrades including tricky cases

down <- which(!is.na(df$dgrd))
keep <- unique(sort(c(down-1, down, down + 1))) # unique() prevents overlap

# make sure you're not asking for indices outside of 1:nrow(df)
df2 <- df[keep[keep %in% 1:nrow(df)], ]

     date dgrd
2017-09-26 <NA>
2017-09-27    X
2017-09-28 <NA>
2017-10-02 <NA>
2017-10-03    X
2017-10-04    X
2017-10-05 <NA>
2017-10-08 <NA>
2017-10-09    X
2017-10-10 <NA>
2017-10-12 <NA>
2017-10-13    X