如何利用R中的多个数据按月创建矩阵

Question

下面我已经提到了八条数据：

DF_1

Date                    ID
2017-01-01 12:04:01     AB-1
2017-01-12 22:15:21     AB-2
2017-01-15 18:12:20     AB-3
2017-02-02 17:05:45     AB-4
2017-02-08 19:55:45     AB-5
2017-02-15 13:04:09     AB-6
2017-03-05 20:22:22     AB-7
2017-03-10 14:15:16     AB-8
2017-03-25 19:40:11     AB-9
2017-03-28 21:45:24     AB-10

DF_2

2017-01-01 12:04:01     AB-1
2017-01-12 22:15:21     AB-2
2017-01-15 18:12:20     AB-3
2017-02-02 17:05:45     AB-4
2017-02-08 19:55:45     AB-5
2017-02-15 13:04:09     AB-6
2017-03-05 20:22:22     AB-7
2017-03-10 14:15:16     AB-8
2017-03-25 19:40:11     AB-9

DF_3

2017-01-01 12:04:01     AB-1
2017-01-12 22:15:21     AB-2
2017-01-15 18:12:20     AB-3
2017-02-02 17:05:45     AB-4
2017-02-08 19:55:45     AB-5
2017-02-15 13:04:09     AB-6
2017-03-05 20:22:22     AB-7
2017-03-10 14:15:16     AB-8
2017-03-25 19:40:11     AB-9

DF_4

2017-01-01 12:04:01     AB-1
2017-01-12 22:15:21     AB-2
2017-01-15 18:12:20     AB-3
2017-02-02 17:05:45     AB-4
2017-02-08 19:55:45     AB-5
2017-02-15 13:04:09     AB-6
2017-03-05 20:22:22     AB-7
2017-03-10 14:15:16     AB-8
2017-03-25 19:40:11     AB-9

DF_5

2017-01-01 12:04:01     AB-1
2017-01-12 22:15:21     AB-2
2017-01-15 18:12:20     AB-3
2017-02-02 17:05:45     AB-4
2017-02-15 13:04:09     AB-6
2017-03-05 20:22:22     AB-7
2017-03-10 14:15:16     AB-8
2017-03-25 19:40:11     AB-9

DF_6

2017-01-01 12:04:01     AB-1
2017-01-12 22:15:21     AB-2
2017-01-15 18:12:20     AB-3
2017-02-02 17:05:45     AB-4
2017-02-15 13:04:09     AB-6
2017-03-05 20:22:22     AB-7
2017-03-25 19:40:11     AB-9

DF_7

2017-01-01 12:04:01     AB-1
2017-01-12 22:15:21     AB-2
2017-02-02 17:05:45     AB-4
2017-02-10 13:04:09     AB-6
2017-04-02 20:22:22     AB-7
2017-05-20 19:40:11     AB-9

DF_8

2017-01-01 12:04:01     AB-1
2017-02-12 22:15:21     AB-2
2017-03-02 17:05:45     AB-4
2017-03-15 13:04:09     AB-6
2017-04-05 20:22:22     AB-7
2017-05-25 19:40:11     AB-9

使用上面的数据，我想按月创建下面提到的矩阵，其中我们应该考虑第一个数据框架的日期和月份，对于其他数据帧，我们只匹配DF_1。

所需输出

Month   DF_1  DF_2  DF_3  DF_4  DF_5  DF_6  DF_7  DF_8
Jan-17  3     3     3     3     3     3     2     2    
Feb-17  3     3     3     3     2     2     2     2
Mar-17  4     3     3     3     3     2     2     2    

Answer 1

一种选择是将数据集放在list中。

lst <- mget(paste0("DF_", 1:8))

如果“日期”不是Datetime类，则执行转换

lst <- lapply(lst, transform, Date = as.POSIXct(Date))

split 'Date‘列( 'lst1’)中提取的‘月份年’第一个数据集的'ID‘，循环遍历list，检查每个’lst1‘元素中有多少'ID’。

lst1 <- split(DF_1$ID, format(DF_1$Date, "%b-%y"))

或者使用来自zoo的zoo

lst1 <- split(DF_1$ID, zoo::as.yearmon(DF_1$Date))
sapply(lst, function(x) sapply(lst1, function(y) sum(x$ID %in% y)))
#          DF_1 DF_2 DF_3 DF_4 DF_5 DF_6 DF_7 DF_8
#Jan 2017    3    3    3    3    3    3    2    2
#Feb 2017    3    3    3    3    2    2    2    2
#Mar 2017    4    3    3    3    3    2    2    2

或者另一个选项是创建一个命名的vector，然后循环遍历list，匹配'ID‘列，然后获取table

nm1 <- setNames(as.yearmon(DF_1$Date), DF_1$ID)
sapply(lst, function(x) table(nm1[x$ID]))
#         DF_1 DF_2 DF_3 DF_4 DF_5 DF_6 DF_7 DF_8
#Jan 2017    3    3    3    3    3    3    2    2
#Feb 2017    3    3    3    3    2    2    2    2
#Mar 2017    4    3    3    3    3    2    2    2

如果缺少某些情况，则转换为指定为factor的levels。为了进行测试，删除“DF_8”中的一些行

lst$DF_8 <- lst$DF_8[1:2,]
sapply(lst, function(x) table(factor(nm1[x$ID], levels = as.character(unique(nm1)))))
#         DF_1 DF_2 DF_3 DF_4 DF_5 DF_6 DF_7 DF_8
#Jan 2017    3    3    3    3    3    3    2    2
#Feb 2017    3    3    3    3    2    2    2    0
#Mar 2017    4    3    3    3    3    2    2    0