Question

我有一个如下所示的数据框：

<a href>

最后一栏＆＃39; IND_LOC＆＃39;有89个唯一值（1_1,1_2 ... 8_9）

我想生成一个与这些＆＃39; IND_LOC＆＃39;相对应的时间序列表。值使得它具有以下结构（这只是一个使用不同数据集的示例，用＆＃39; $ 1_1＆＃39;代替$德国＆＃39;等等）：

# A tibble: 6 x 4
# Groups:   IND_LOC [1]
  year_month    total_this_month mean_this_month IND_LOC
  <S3: yearmon>            <dbl>           <dbl> <fct>  
1 Jan 2013              3960268.         360024. 8_9    
2 Feb 2013              3051909.         277446. 8_9    
3 Mar 2013              3504636.         318603. 8_9    
4 Apr 2013              3234451.         294041. 8_9    
5 May 2013              3409146.         284096. 8_9    
6 Jun 2013              3619219.         301602. 8_9

非常感谢任何帮助！

Answer 1

另一种选择，使用split和lapply;并使用zoo作为助手转换为ts。

dat <- read.csv(text="year_month,total_this_month,mean_this_month,IND_LOC
Jan 2013,3960268,360024,8_9
Feb 2013,3051909,277446,8_9
Mar 2013,3504636,318603,8_9
Apr 2013,3234451,294041,8_9
May 2013,3409146,284096,8_9
Jun 2013,3619219,301602,8_9
Jan 2013,3960268,360024,9_9
Feb 2013,3051909,277446,9_9
Mar 2013,3504636,318603,9_9
Apr 2013,3234451,294041,9_9
May 2013,3409146,284096,9_9
Jun 2013,3619219,301602,9_9")
dat$year_month <- as.yearmon(dat$year_month)

library(zoo)
time_series <- lapply(split(dat, dat$IND_LOC),
  function(x) as.ts(zoo(x$total_this_month, x$year_month)))
str(time_series)
# List of 2
#   $ 8_9: Time-Series [1:6] from 1 to 6: 3234451 3051909 3960268 3619219 3504636
#   $ 9_9: Time-Series [1:6] from 1 to 6: 3234451 3051909 3960268 3619219 3504636
sapply(time_series, frequency)
# 8_9 9_9
#  12  12

Answer 2

我们可以和summarise

分组

library(dplyr)
library(lubridate)
df %>%
  group_by(IND_LOC) %>%
  summarise(time_series = list(ts(total_this_month, 
       start= c(year(year_month[1]), month(year_month[1])), frequency = 12)))

从数据框生成TimeSeries列表

2 个答案: