добавить значения из data.frame в новый столбец в другом data.frame, который соответствует двум критериям - PullRequest
Новая
       33

добавить значения из data.frame в новый столбец в другом data.frame, который соответствует двум критериям

0 голосов
/ 26 апреля 2020

У меня есть два data.frames вида (не полная длина):

первый - AnalysisData

 Stock Symbol.SEK    TPDate      TP   PTP
   <chr> <chr>        <chr>     <dbl> <dbl>
 1 AAK   AAK.ST     2018-08-23   197    62
 2 ABB … ABB.ST     2016-09-30    11   188
 3 Addt… ADDT-B.ST  2017-11-06   237   233
 4 Ahls… AM1S.ST    2015-10-14   148   226  
 5 Alfa… ALFA.ST    2018-04-23   272   188

Второй - master_df_tq (отредактированное имя) 

  symbol[,1] date        open  high   low close volume adjusted Delt.1.arithmetic
   <chr>      <chr>      <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>    <dbl>             <dbl>
 1 AAK.ST     2015-01-02  69.7  69.9  69.0  69.2 133860     49.8         NA       
 2 AAK.ST     2015-01-05  69.2  69.9  68.8  69.2  93168     49.7         -0.00670 
 3 AAK.ST     2015-01-07  68.3  69.1  67.7  68.4 308952     49.2         -0.0128  
 4 AAK.ST     2015-01-08  69.5  69.9  68.4  69.7 405258     50.1          0.0168  
 5 AAK.ST     2015-01-09  69.5  70.5  69.2  70   214548     50.3         -0.000239
 6 AAK.ST     2015-01-12  70.4  70.8  69.4  70.0 300024     50.3          0.0142  
 7 AAK.ST     2015-01-13  70.1  70.5  69.5  70.0 770190     50.3         -0.00450

Моя цель - добавить значения в Delt.1.arithmetic в новый столбец в AnalysisData, который соответствует критериям той же даты и символа, то есть date = TPDate и symbol = Symbol.SEK.

Я пытался использовать функцию join из dplyr, но не могу ее решить. Я попробовал оба ниже: 

left_join(master_df_tq, AnalysisData, by = c("date" = "TPDate" , "Symbol.SEK" = "Symbol.SEK"))

master_df_tq %>% left_join(AnalysisData, by = c("date" = "TPDate" , "Symbol.SEK" = "Symbol.SEK"))

Но они не работают, и я получаю следующее сообщение: 

Warning message:
Column `symbol`/`Symbol.SEK` has different attributes on LHS and RHS of join

У кого-нибудь есть идея? я должен использовать merge вместо этого или это что-то с форматированием данных, которое мне не хватает?

РЕДАКТИРОВАТЬ: я изменил symbol на Symbol.SEK и сделал его символом, а теперь сообщение об ошибке делает не выскакивает, но с моими данными ничего не случилось AnalysisData. Как показано ниже, в консоли 

> master_df_tq %>% left_join(AnalysisData, by = c("date" = "TPDate" , "Symbol.SEK" = "Symbol.SEK"))
# A tibble: 146,685 x 26
# Groups:   Symbol.SEK [131]
   Symbol.SEK date   open  high   low close volume adjusted Delt.1.arithmet… Stock    TP   PTP TP_Diff
   <chr>      <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>    <dbl>            <dbl> <chr> <dbl> <dbl>   <dbl>
 1 AAK.ST     2015…  69.7  69.9  69.0  69.2 133860     49.8        NA        NA       NA    NA      NA
 2 AAK.ST     2015…  69.2  69.9  68.8  69.2  93168     49.7        -0.00670  NA       NA    NA      NA
 3 AAK.ST     2015…  68.3  69.1  67.7  68.4 308952     49.2        -0.0128   NA       NA    NA      NA
 4 AAK.ST     2015…  69.5  69.9  68.4  69.7 405258     50.1         0.0168   NA       NA    NA      NA
 5 AAK.ST     2015…  69.5  70.5  69.2  70   214548     50.3        -0.000239 NA       NA    NA      NA

EDIT2.0:

Это вывод последних строк dput (их всего 146684 строки в master_df_tq): Примечание: имя является master_df_tq, а не master_df_sq, как я написал вначале 

    139149:140404, 138775:139148, 140405:141660, 141661:142916, 
    142917:144172, 144173:145428)), row.names = c(NA, -131L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), .drop = FALSE), class = c("grouped_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"))

> dput(head(master_df_tq))
structure(list(Symbol.SEK = c("AAK.ST", "AAK.ST", "AAK.ST", "AAK.ST", 
"AAK.ST", "AAK.ST"), date = c("2015-01-02", "2015-01-05", "2015-01-07", 
"2015-01-08", "2015-01-09", "2015-01-12"), open = c(69.683296, 
69.216698, 68.333298, 69.483299, 69.466698, 70.449997), high = c(69.866699, 
69.916702, 69.083298, 69.916702, 70.483299, 70.75), low = c(69.033302, 
68.849998, 67.716698, 68.433296, 69.150002, 69.433296), close = c(69.233299, 
69.199997, 68.400002, 69.650002, 70, 70.033302), volume = c(133860, 
93168, 308952, 405258, 214548, 300024), adjusted = c(49.755833, 
49.731899, 49.156975, 50.055305, 50.306839, 50.330769), Delt.1.arithmetic = c(NA, 
-0.00669598062640442, -0.0127628162788117, 0.0168292916288044, 
-0.000238920722517966, 0.0141549696229983)), row.names = c(NA, 
-6L), class = c("grouped_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"), groups = structure(list(
    Symbol.SEK = "AAK.ST", .rows = list(1:6)), row.names = c(NA, 
-1L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), .drop = FALSE))

РЕДАКТИРОВАТЬ 3.0: 

structure(list(Stock = c("AAK", "ABB Ltd", "Addtech B", "Ahlstrom-Munksjö Oyj", 
"Alfa Laval", "Arion Banki SDB"), Symbol.SEK = c("AAK.ST", "ABB.ST", 
"ADDT-B.ST", "AM1S.ST", "ALFA.ST", "ARION-SDB.ST"), TPDate = c("2019-10-10", 
"2019-10-10", "2019-10-10", "2019-10-10", "2019-10-10", "2019-10-10"
), TP = c(197, 11, 237, 148, 272, 291), PTP = c(62, 188, 233, 
226, 188, 201), TP_Diff = c(135, -177, 4, -78, 84, 90), AREC = c("Buy", 
"Hold", "Hold", "Buy", "Buy", "Buy"), APREC = c("Sell", "Sell", 
"Buy", "Sell", "Buy", "Buy"), RTP = c(2.17741935483871, -0.941489361702128, 
0.0171673819742489, -0.345132743362832, 0.446808510638298, 0.447761194029851
), Analyst = c("SEB", "Nordea", "DBN", "Swedbank", "Avanza", 
"SEB"), Bransch = c("Konsument", "Industri", "Industri", "Råvaror", 
"Industri", "Finans"), return = c(0.00825375780488757, 0.00224086274509805, 
-0.0242914979757085, 0, 0.0171685153116452, 0.00486223662884933
)), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
))

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 27 апреля 2020

Дает ли это нужный вам вывод? 

result <- merge(AnalysisData, master_df_tq, by.x=c('TPDate', 'Symbol.SEK'), by.y=c('date', 'Symbol.SEK'), , all.x=TRUE)
result

Кроме того, я не уверен, почему это не тот выход, который вы ищете - скопированный из вашего поста 

> master_df_tq %>% left_join(AnalysisData, by = c("date" = "TPDate" , "Symbol.SEK" = "Symbol.SEK"))
# A tibble: 146,685 x 26
# Groups:   Symbol.SEK [131]
   Symbol.SEK date   open  high   low close volume adjusted Delt.1.arithmet… Stock    TP   PTP TP_Diff
   <chr>      <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>    <dbl>            <dbl> <chr> <dbl> <dbl>   <dbl>
 1 AAK.ST     2015…  69.7  69.9  69.0  69.2 133860     49.8        NA        NA       NA    NA      NA
 2 AAK.ST     2015…  69.2  69.9  68.8  69.2  93168     49.7        -0.00670  NA       NA    NA      NA
 3 AAK.ST     2015…  68.3  69.1  67.7  68.4 308952     49.2        -0.0128   NA       NA    NA      NA
 4 AAK.ST     2015…  69.5  69.9  68.4  69.7 405258     50.1         0.0168   NA       NA    NA      NA
 5 AAK.ST     2015…  69.5  70.5  69.2  70   214548     50.3        -0.000239 NA       NA    NA      NA
0 голосов
/ 26 апреля 2020

Я решаю проблему, так как всегда будет совпадение, но если значения не совпадают ни с чем, возникнет проблема с целым числом (0) 

for (i in 1:nrow(AnalysisData)) {
  index <- which(AnalysisData$Symbol.SEK[i]==master_df_tq$Symbol.SEK & AnalysisData$TPDate[i]==master_df_tq$date)
  AnalysisData$return[i] <- master_df_tq$Delt.1.arithmetic[index]
}
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.

Похожие темы

...