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我使用输入5个文本数据集到R中read.table.每个数据集具有相同的结构(100行,50列).我想联合\将所有五个表一起附加到一个表中,这将是500行*50列.谁知道怎么做？

这是当前的数据帧:

> ID        Date    current
> 2001980   10/30/2017  1   
> 2001980   10/29/2017  0   
> 2001980   10/28/2017  0   
> 2001980   10/27/2017  40  
> 2001980   10/26/2017  39  
> 2001980   10/25/2017  0   
> 2001980   10/24/2017  0   
> 2001980   10/23/2017  60  
> 2001980   10/22/2017  0   
> 2001980   10/21/2017  0   
> 2002222   10/21/2017  0   
> 2002222   10/20/2017  0   
> 2002222   10/19/2017  16  
> 2002222   10/18/2017  0   
> 2002222   10/17/2017  0   
> 2002222   10/16/2017  20  
> 2002222   10/15/2017  19  
> 2002222   10/14/2017  18  

以下是最终的数据框架.专栏expected是我想要的. …

我有一个示例数据框显示如下.对于每一行,我想首先检查c1,如果它不为null,则检查c2.通过这种方式,找到第一个notnull列并将该值存储到列结果.

ID  c1  c2  c3  c4  result
1   a   b           a
2       cc  dd      cc
3           ee  ff  ee
4               gg  gg

我现在正在使用这种方式.但我想知道是否有更好的方法.(列名没有任何模式,这只是样本)

df["result"] = np.where(df["c1"].notnull(), df["c1"], None)
df["result"] = np.where(df["result"].notnull(), df["result"], df["c2"])
df["result"] = np.where(df["result"].notnull(), df["result"], df["c3"])
df["result"] = np.where(df["result"].notnull(), df["result"], df["c4"])
df["result"] = np.where(df["result"].notnull(), df["result"], "unknown)

当有很多列时,这种方法看起来不太好.

目前的df:

ID  Date
11  3/19/2018
22  1/5/2018
33  2/12/2018
..  ..

我有ID和日期的df.ID在原始df中是唯一的.我想基于日期创建一个新的df.每个ID都有一个最大日期,我想使用该日期并返回4天(每个ID 5行)有数千个ID.

期望获得:

ID  Date
11  3/15/2018
11  3/16/2018
11  3/17/2018
11  3/18/2018
11  3/19/2018
22  1/1/2018
22  1/2/2018
22  1/3/2018
22  1/4/2018
22  1/5/2018
33  2/8/2018
33  2/9/2018
33  2/10/2018
33  2/11/2018
33  2/12/2018
…   …

我尝试了以下方法,我认为使用date_range可能是正确的方向,但我一直得到错误.

pd.date_range

def date_list(row):
    list = pd.date_range(row["Date"], periods=5)
    return list

df["Date_list"] = df.apply(date_list, axis = "columns")

请设定下表。当我使用datediff(StartDate, SubmittedOn) 时，我只得到 int 类型的天数，这是不准确的。那么如何获得迟到的呢？谢谢。

StartDate        SubmittedOn        what I get using datediff   what I am tring to get
9/7/2016 13:12  9/1/2016 0:00        6                          6.550520833
9/1/2016 16:22  9/1/2016 0:00        0                          0.682048611
9/9/2016 13:30  9/1/2016 0:00        8                          8.562708333
9/9/2016 13:31  9/1/2016 0:00        8                          8.563472222
9/9/2016 16:08  9/1/2016 0:00        8                          8.672407407
9/2/2016 16:08  9/1/2016 0:00        1                          1.672685185
9/2/2016 16:01  9/1/2016 0:00        1                          1.667465278