r语言 - 如何比较两种不同的日期格式?

Question

我想比较不同的日期格式并设置一个值。我有两个数据帧：

数据帧 1：测试

head(test)
number                  date            country
1   6317004100         2012-10-30                  Italy
2   6317071200         2013-12-02                Germany      
3   6317064800         2013-03-06                    USA
4   6317071200         2013-11-06                Germany       
5   6317071200         2013-08-12                Germany           
6   6317004100         2012-10-26                Croatia

数据帧2：数据帧

head(dataframe)
date            group
1           2012-07             1
2           2012-08             1
3           2012-09             2
4           2012-10             2
5           2012-11             2
6           2012-12             2
7           2013-01             3
8           2013-02             3
9           2013-03             3
10          2013-04             3
11          2013-05             3
12          2013-06             3
13          2013-07             4
14          2013-08             4
15          2013-09             4
16          2013-10             4
17          2013-11             4
18          2013-12             4

我想将test$date与数据帧+日期与规则进行比较： 2012-07 年test$date的所有内容都归入第 1 组，2012-08 年的所有内容归入第 1 组，依此类推......我得到这个输出：

> test
number                  date           country   group 
1   6317004100         2012-10-30          Italy    2
2   6317071200         2013-12-02        Germany    4   
3   6317064800         2013-03-06            USA    4
4   6317071200         2013-11-06        Germany    4   
5   6317071200         2013-08-12        Germany    4       
6   6317004100         2012-10-26        Croatia    2

我试过这个：

> merge(dataframe, test, by.x="date", by.y="date")
[1] date group number country 
<0 rowes> (or row.names with length 0) 

但什么也没发生。这两个日期列都是因子。

任何想法会起作用吗？

Answer 1

非合并选项将使用match.在这里，我们将test转换为YYYY-MM格式，并用dataframe$datematch并获得相应的group。

test$group <- dataframe$group[
match(format(as.Date(test$date), "%Y-%m"), dataframe$date)]

test
#      number       date country group
#1 6317004100 2012-10-30   Italy     2
#2 6317071200 2013-12-02 Germany     4
#3 6317064800 2013-03-06     USA     3
#4 6317071200 2013-11-06 Germany     4
#5 6317071200 2013-08-12 Germany     4
#6 6317004100 2012-10-26 Croatia     2

---

merge选项是创建新的Date2列

test$Date2 <- format(as.Date(test$date),"%Y-%m")
merge(dataframe, test, by.x = "date", by.y = "Date2")
#  date    group     number       date country
#1 2012-10     2 6317004100 2012-10-30   Italy
#2 2012-10     2 6317004100 2012-10-26 Croatia
#3 2013-03     3 6317064800 2013-03-06     USA
#4 2013-08     4 6317071200 2013-08-12 Germany
#5 2013-11     4 6317071200 2013-11-06 Germany
#6 2013-12     4 6317071200 2013-12-02 Germany

Answer 2

带tidyverse：

df1%>%
mutate(mnt=format(as.Date(date), "%Y-%m"))%>%
left_join(df2%>%mutate(date=as.character(date)),by=c("mnt"="date"))
number       date country     mnt group
1 6317004100 2012-10-30   Italy 2012-10     2
2 6317071200 2013-12-02 Germany 2013-12     4
3 6317064800 2013-03-06     USA 2013-03     3
4 6317071200 2013-11-06 Germany 2013-11     4
5 6317071200 2013-08-12 Germany 2013-08     4
6 6317004100 2012-10-26 Croatia 2012-10     2