以下提供两种方式
library(data.table)
library(dplyr)
library(lubridate)
data <- data.frame(Group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
Status = rep(c("Start", "End"), times = 3),
Date = c("2016/01/01", "2016/01/15",
"2016/01/09", "2016/02/01",
"2016/01/02", "2016/01/07"))
# data.table
data %>%
setDT %>%
.[,
.(Date = seq(ymd(.SD[Status == "Start", Date]),
ymd(.SD[Status == "End", Date]),
by = "days")),
by = Group]
# dplyr
data %>%
group_by(Group) %>%
do({
subDf <- .
Date <- seq(ymd(filter(subDf, Status == "Start")$Date),
ymd(filter(subDf, Status == "End")$Date),
by = "days")
str(Date)
return(data.frame(Date = Date))
}) %>%
ungroup
※ 引述《menghsuanliu (库库少)》之铭言：
: [问题类型]:
: 程式咨询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎么用R 写出
: [软件熟悉度]:
: 入门(写过其他程式，只是对语法不熟悉)
: [问题叙述]:
: 我想依group,把日期补足(参考附图)
: http://i.imgur.com/ef6uHfT.jpg
: http://i.imgur.com/UasIAhm.jpg
: [程式范例]:
: [环境叙述]:
: [关键字]:
:

data.table和dplyr到底谁能一统江湖…

感谢

各有支持者吧,反正好用就好

我支持初学者会dplyr，但是处理大资料data.table还是有一定需求写套件的话，超讨厌import dplyr，太多deps

data.table可读性比较差，连自己写的久了也一时看不懂分享code的时候对方也比较难看懂。这大概是我碰到的麻烦

与其说data.table可读性差，不如说是data.table设计奇特XD，我是觉得读习惯就能看懂XD