データ欠落日のある日次データオブジェクトに、欠落日の行（年月日列以外のカラム値 0ゼロ）を一括挿入するR言語スクリプト

（R言語） 年月日の並びが不規則な日次データ（ 土日祝日分の行が抜けている等 ） を、365日 抜けのない日次データに加工するスクリプト

【問題設定】
データ欠落日のある日次データオブジェクトに、欠落日の行（年月日列以外のカラム値 0ゼロ）を一括挿入するR言語スクリプト 

（データ例)
　　  <データ期間> 1980年1月1日～2013年12月31日
      <データ欠落日> 1980年1月1日, 1980年1月2日,1980年1月7日, 1980年1月8日,1980年1月9日・・・
　　　<データ形式> (1列目) YYYY-MM-DD , (2列目) 数値 ※カンマ区切り

【欠落行（欠落日のデータ行）を一括挿入する方法】
  (1) Rにログデータを読み込む

  (2) ダミーのデータ・マトリクスを作成する

　　　（1列目:YYYY-MM-DD ※データ開始日～データ終了日まで、すべての年月日 
　　　  2列目:任意の数字、文字列　 ※ 0(ゼロ)、NA(not applicable)、NULLなど何でも良い。作業(5)で削除する。

  (3) (1)で読み込んだデータと、(2)で作成したマトリクスを完全外部結合でマージする(関数：merge())

  (4) マージした結果、以下のデータオブジェクトが生成される。

      (1列目:YYYY-MM-DD ※データ開始日～データ終了日まで、すべての年月日
       2列目:0(ゼロ) または NA または NULL　※(2)で設定した値
       3列目: 元データ((1)で最初に読み込んだデータ）に存在していた日付行 ⇒ 元データの値
              元データで欠けていた日付行 ⇒ NA （「NA」の2文字が、merge()関数の完全外部結合設定での実行によって、自動挿入される)

　(5) 2列目は不要な行なので、削除する

　(6) 必要に応じて、3列目のNA文字列を、0（数字のゼロ）や、任意の数値に一括置換する
　　　(※ 時系列折れ線グラフなどのグラフを作成したり、時系列データ解析用の関数を実行する場合、
　　　　　NAが含まれているとエラーになる関数が多々あるため） 
 
【Rのコード例】

``{r fig.width=20, fig.height=15, warning=FALSE, echo=TRUE}

# 作業(1) Rにデータを読み込む 
### 例)【読み込むファイル名】ファイル名 / 【R上のデータオブジェクト名】 log_data） 

log_data <- read.csv(' ファイル名 ', header=F)

# 作業(2) ダミーのデータマトリクスの作成

## ダミーデータの1列目に格納するための日付文字列ベクトルを作成。（※ log_dataの「データ開始日～データ終了日」まで、途中、欠落日のない日付ベクトル）

### str()関数で、データの開始日と終了日を確認する
str(log_data)

### seq()関数で、log_dataの「データ開始日～データ終了日」まで、途中、欠落日のない日付ベクトルを作成する
### 例) データオブジェクト名：hiduke データ開始日:1980年1月1日 / データ終了日: 2013年12月31日
hiduke <- seq(as.Date("1980-01-01"), as.Date("2013-12-31"), by="days")

### オブジェクトのデータ型をcharacter型に型変換
hiduke <- as.character(hiduke)

### ダミー・データマトリクスの行数（＝データの全日数）を算出
### データ開始日からデータ終了日までの経過日数に、データ開始日の1日分を加えた数字なので、
### 下記で算出した日数を、変数 rownum に格納する。

rownum <- as.numeric(as.Date("2013-12-31") - as.Date("1980-01-01")) + 1

### ダミー・データマトリクスの作成

dummy <- matrix(nrow=rownum,ncol=2)

### 日付データを格納できるように、matrix型からdataframe型にデータ型を変換

dummy <- as.data.frame(dummy_matrix)

### 作成したダミー・データマトリクスの1列目に、hidukeベクトルを格納

dummy[, 1] <- hiduke

### ダミー・データに、適当な列名をつける
colnames(dummy) <- c("date", "dummy_value")

### 作業(1)で読み込んだ元データにも、適当な列名をつける 
### ※このとき、日付が格納されている1列目の列名を、ダミーデータの1列目（日付列）と同じ列名にする

colnames(log_data) <- c("date","value")

# 作業(3) 元データ を ダミーデータ とデータ結合させる　
## 例）【結合データのオブジェクト名】log_data_edited

log_data_edited <- merge(dummy, log_data, by="date",all=T) 

## by="date"で、date列での結合を指定 
## all=Tで、log_dataとdummyデータのうち、片方にしか存在しないデータ行（日付行）を、結合の結果 作成されるデータオブジェクトに含めることを指定

# 作業(5) 2列目( dummy_value列 ) は不要な列なので、列全体を削除する

log_data_edited <- log_data_edited[ ,-2]  
## log_data_edited[ , －（マイナス）2]で、log_data_editedから2列目を削除したデータを、log_data_editedに格納している

# 必要に応じて、3列目のNA文字列を、0（数字のゼロ）や、任意の数値に一括置換する

log_data_edited[is.na(log_data_edited)] <- 0

## log_data_edited[is.na(log_data_edited)] で、log_data_editedのなかでNAのデータ箇所が選択される。
## それらのデータ箇所に、0(ゼロ）を代入している。

```

上記の結果、求めていた以下のデータが手に入った。

 <データ期間> 1980年1月1日～2013年12月31日
 <データ欠落日> なし
 <データ形式> (1列目) YYYY-MM-DD , (2列目) 数値  ※カンマ区切り