R语言按多组日期间隔提取对应列生成新数据框的实现方法

使用tidyverse包即可快速完成需求，注意你的真实数据中date字段为字符型，需要先转换为日期格式再执行筛选操作，避免逻辑错误。

步骤1：加载依赖包 #

library(tidyverse)

步骤2：处理日期字段格式 #

real_data <- real_data %>% 
  mutate(date = as.Date(date))

步骤3：分区间提取对应数值并标注类型 #

# 区间1：提取2021-10-12至2021-10-15的value1，标注type=1
df1 <- real_data %>%
  filter(between(date, as.Date("2021-10-12"), as.Date("2021-10-15"))) %>%
  transmute(date, value = value1, type = 1)

# 区间2：提取2021-10-16至2021-10-18的value2，标注type=2
df2 <- real_data %>%
  filter(between(date, as.Date("2021-10-16"), as.Date("2021-10-18"))) %>%
  transmute(date, value = value2, type = 2)

# 区间3：提取2021-10-21至2021-10-23的value3，标注type=3
df3 <- real_data %>%
  filter(between(date, as.Date("2021-10-21"), as.Date("2021-10-23"))) %>%
  transmute(date, value = value3, type = 3)

步骤4：合并为最终单列数据框 #

final_df <- bind_rows(df1, df2, df3)

# 可选操作：剔除value为NA的无效行
final_df <- final_df %>% drop_na(value)

最终输出的final_df包含三个字段：原始日期date、提取到的对应数值value、所属区间标识type，完全匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ah bon