r - 如何整合来自不同日期的两个数据集的数据？

Question

想象两个数据集。数据集 df1 是某一事件发生的那一天。 Df1 有多个其他列，但就这个问题而言，只有日期很重要。 Df2 包含两列，进行测量的那一天，以及该测量的值。本质上，我想在 df1 中创建一个新列(“AVG”)，它是 df2 中当天的平均值加上前一天的值。例如，df1 中第 2 天的 AVG 将为 12.5 ((10+15)/2)。
下面的一些示例数据。

df1 <- structure(list(day = c(2, 5, 7)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

df2 <- structure(list(day = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8), value = c(10, 
15, 8, 13, 7, 20, 25, 12)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-8L))

下面的示例最终产品。

df3 <- structure(list(day = c(2, 5, 7), AVG = c(12.5, 10, 22.5)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

Answer 1

您可以使用 lag()来自 dplyr获取先前的值，以便您可以计算滚动方式。

library(dplyr)

df2 %>%
  mutate(AVG = (value + lag(value)) / 2, .keep = "unused") %>% 
  right_join(df1, by = "day")

#   day  AVG
# 1   2 12.5
# 2   5 10.0
# 3   7 22.5

或通过 zoo::rollmeanr() :

df2 %>%
  mutate(AVG = zoo::rollmeanr(value, 2, fill = NA), .keep = "unused") %>% 
  right_join(df1, by = "day")

#   day  AVG
# 1   2 12.5
# 2   5 10.0
# 3   7 22.5