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r - 将 2 个连续但不规则的时间序列数据集与重叠行合并，消除重复行

问题描述

使用 R，我正在尝试使用相同的字段但具有重叠行的 2 个顺序但不规则的时间序列数据集；即，一些相同的事务出现在两个数据集中，我想消除重叠的行。

因为时间间隔是不规则的，我可能在每个数据集中都有有效的相同行。对于我的示例数据集，我想将数据集 1 中的第 1 到 12 行与数据集 2 中的第 6 到 11 行组合起来，以获得所需的结果。在此示例中，很明显数据集 2 的第 1 到第 5 行与数据集 1 的第 8 到第 12 行相同。我尝试使用 unique() 函数，但它也消除了相同的有效行。关于如何解决这个困境的任何想法？

数据集 1 

1  2019-02-19 15:17:14 25886    1                           
2  2019-02-19 15:17:14 25886    1                           
3  2019-02-19 15:17:15 25885    1                           
4  2019-02-19 15:17:16 25886    2                           
5  2019-02-19 15:17:16 25886    1                           
6  2019-02-19 15:17:16 25886    2                           
7  2019-02-19 15:17:16 25886    1                           
8  2019-02-19 15:17:18 25885    4                           
9  2019-02-19 15:17:19 25885    1  
10 2019-02-19 15:17:19 25885    1                            
11 2019-02-19 15:17:20 25885    2                           
12 2019-02-19 15:17:21 25885    1

数据集 2 

1  2019-02-19 15:17:18 25885    4                           
2  2019-02-19 15:17:19 25885    1  
3  2019-02-19 15:17:19 25885    1                          
4  2019-02-19 15:17:20 25885    2                           
5  2019-02-19 15:17:21 25885    1                           
6  2019-02-19 15:17:23 25886    2                           
7  2019-02-19 15:17:23 25886    3                           
8  2019-02-19 15:17:23 25886    3                           
9  2019-02-19 15:17:23 25886    1                           
10 2019-02-19 15:17:23 25886    1                           
11 2019-02-19 15:17:23 25886    2

我想要的结果是： 

1  2019-02-19 15:17:14 25886    1                           
2  2019-02-19 15:17:14 25886    1                           
3  2019-02-19 15:17:15 25885    1                           
4  2019-02-19 15:17:16 25886    2                           
5  2019-02-19 15:17:16 25886    1                           
6  2019-02-19 15:17:16 25886    2                           
7  2019-02-19 15:17:16 25886    1                           
8  2019-02-19 15:17:18 25885    4                           
9  2019-02-19 15:17:19 25885    1   
10 2019-02-19 15:17:19 25885    1                             
11 2019-02-19 15:17:20 25885    2                           
12 2019-02-19 15:17:21 25885    1                      
13 2019-02-19 15:17:23 25886    2                           
14 2019-02-19 15:17:23 25886    3                           
15 2019-02-19 15:17:23 25886    3                           
16 2019-02-19 15:17:23 25886    1                           
17 2019-02-19 15:17:23 25886    1                           
18 2019-02-19 15:17:23 25886    2

这是数据集 1

structure(list(time = structure(c(1550589434, 1550589434, 1550589435, 
1550589436, 1550589436, 1550589436, 1550589436, 1550589438, 1550589439, 
1550589439, 1550589440, 1550589441), class = c("POSIXct", "POSIXt"
), tzone = "UTC"), price = c(25886, 25886, 25885, 25886, 25886, 
25886, 25886, 25885, 25885, 25885, 25885, 25885), size = c(1, 
1, 1, 2, 1, 2, 1, 4, 1, 1, 2, 1)), row.names = c("1", "2", "3", 
"4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12"), class = "data.frame")

这是数据集 2 

structure(list(time = structure(c(1550589438, 1550589439, 1550589439, 
1550589440, 1550589441, 1550589443, 1550589443, 1550589443, 1550589443, 
1550589443, 1550589443), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "UTC"), 
price = c(25885, 25885, 25885, 25885, 25885, 25886, 25886, 
25886, 25886, 25886, 25886), size = c(4, 1, 1, 2, 1, 2, 3, 
3, 1, 1, 2)), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", 
"7", "8", "9", "10", "11"), class = "data.frame")

标签： r

解决方案

一个想法是：

library(dplyr)

df2 %>%
  anti_join(df1) %>%
  bind_rows(df1)

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