如何使用dpylr和lubridate添加依赖于最后一行的行？

Question

打开/关闭分钟价格数据。下一分钟开盘总是等于前一分钟收盘价。示例数据集：

dt                   open  close
1998-01-02 09:30:00  100   101
1998-01-02 09:31:00  101   102
...
1998-01-02 15:59:00  105   106

在最后一行之后，我想添加另一行，如下所示：

dt                   open  close
1998-01-02 09:30:00  100   101
1998-01-02 09:31:00  101   102
...
1998-01-02 15:59:00  105   106
1998-01-02 16:00:00  106   NA

也就是说，时间戳增加一分钟，open等于前一分钟关闭，关闭为NA。我天真的做法不起作用：

library(lubridate)
library(dplyr)

data <- add_row(data, dt = max("dt") + minute(1), open = close[[n()]])

有任何想法吗？

Answer 1

首先，您应该使用minutes（创建时间段）而不是minute（用于获取日期时间的分钟组件）。其次，在add_row中，你不能像在其他data函数中那样用字符串或列名引用dplyr中的列。

一种方法是：

> data <- data %>% add_row(dt = max(.$dt) + minutes(1), open = last(.$close))
> data
# A tibble: 4 x 3
  dt                   open close
  <dttm>              <int> <int>
1 1998-01-02 09:30:00   100   101
2 1998-01-02 09:31:00   101   102
3 1998-01-02 15:59:00   105   106
4 1998-01-02 16:00:00   106    NA

样本data是：

> dput(data)
structure(list(dt = structure(c(883733400, 883733460, 883756740
), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "UTC"), open = c(100L, 
101L, 105L), close = c(101L, 102L, 106L)), row.names = c(NA, 
-3L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Answer 2

我们也可以使用bind_rows

library(tidyverse)
data %>% 
  summarise(dt = max(dt) + minutes(1), open = last(close)) %>% 
  bind_rows(data, .)
# A tibble: 4 x 3
#  dt                   open close
#  <dttm>              <int> <int>
#1 1998-01-02 09:30:00   100   101
#2 1998-01-02 09:31:00   101   102
#3 1998-01-02 15:59:00   105   106
#4 1998-01-02 16:00:00   106    NA