のstrptimeの範囲は、日付が列にすると

Question

私は次の形式

Date      Value 
<chr>      <dbl> 
[2014-1-24 - 2014-2-2]  1.1 
[2014-2-3 - 2014-3-2]  2.2 
.       . 
.       . 
.       . 

の日付を持っている。これは、長年にわたって続きます。私はこれを次のような長い形式に変換したいと考えています。

Date   Value 
<date>  <dbl> 
2014-01-24  1.1 
2014-01-25  1.1 
2014-01-26  1.1 
2014-01-27  1.1 
2014-01-28  1.1 
2014-01-29  1.1 
2014-01-30  1.1 
2014-01-31  1.1 
2014-02-01  1.1 
2014-02-02  1.1 
2014-02-03  2.2 
2014-02-04  2.2 
2014-02-05  2.2 
.    . 
.    . 
.    . 

これを行うにはどうすればよい方法ですか？

Answer 1

使用dplyrとtidyr：

library(dplyr); library(tidyr); 

df %>% 
    mutate(Date = str_match_all(Date, '\\d{4}-\\d{1,2}-\\d{1,2}'), 
      Date = lapply(Date, function(d) seq(as.Date(d[1]), as.Date(d[2]), by='day'))) %>% 
    unnest() 

# Value  Date 
#1 1.1 2014-01-24 
#2 1.1 2014-01-25 
#3 1.1 2014-01-26 
#4 1.1 2014-01-27 
#5 1.1 2014-01-28 
#6 1.1 2014-01-29 
#7 1.1 2014-01-30 
#8 1.1 2014-01-31 
#9 1.1 2014-02-01 
#10 1.1 2014-02-02 
#11 2.2 2014-02-03 
#12 2.2 2014-02-04 
# ... 

---

使用purrr：ここ

library(stringr); library(purrr) 

# extract the start and end date from Date string 
df$Date <- map(str_match_all(df$Date, '\\d{4}-\\d{1,2}-\\d{1,2}'), as.Date) 

# map over rows and expand the date from range to Sequence using seq.Date 
pmap_df(df, ~ data_frame(Date = seq(.x[1], .x[2], by='day'), Value = .y)) 

# A tibble: 38 x 2 
#   Date Value 
#  <date> <dbl> 
# 1 2014-01-24 1.1 
# 2 2014-01-25 1.1 
# 3 2014-01-26 1.1 
# 4 2014-01-27 1.1 
# 5 2014-01-28 1.1 
# 6 2014-01-29 1.1 
# 7 2014-01-30 1.1 
# 8 2014-01-31 1.1 
# 9 2014-02-01 1.1 
#10 2014-02-02 1.1 
# ... with 28 more rows 

Answer 2

はlubridateでdata.tableを使用してオプションです。 'Value'によってグループ化されています（行のシーケンスを使用しない場合は一意です）、 'Date'をtstrsplitという2つの列に分割し、Dateクラスに変換してymd（lubridate）に変換し、 Reduce

library(data.table) 
library(lubridate) 
setDT(df1)[, .(Date = Reduce(function(...) seq(..., by = '1 day'), 
       lapply(tstrsplit(Date, "\\s-\\s"), ymd))), Value][, .(Date, Value)] 
#   Date Value 
# 1: 2014-01-24 1.1 
# 2: 2014-01-25 1.1 
# 3: 2014-01-26 1.1 
# 4: 2014-01-27 1.1 
# 5: 2014-01-28 1.1 
# 6: 2014-01-29 1.1 
# 7: 2014-01-30 1.1 
# 8: 2014-01-31 1.1 
# 9: 2014-02-01 1.1 
#10: 2014-02-02 1.1 
#11: 2014-02-03 2.2 
#12: 2014-02-04 2.2 
#13: 2014-02-05 2.2 
#14: 2014-02-06 2.2 
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