Question

在R中操作以下类型的时间序列数据的好方法是什么：

username;variable;2012-01-01;2012-01-15;2012-02-01;2012-03-01;2012-04-01;2012-05-01;2012-07-02 
user1;var1;5;5;5;5;6;6;6
user1;var2;0;0;1;0;0;1;1
user1;var3;9;9;9;9;9;9;9
user2;var1;4;4;4;4;4;6;6
user2;var2;0;0;1;1;1;1;1
user2;var3;4;4;4;9;9;9;9

数据包含每个受监控用户的一组时间序列。我的目标是以这种格式存储数据，以便我可以轻松地对此数据集进行“增量”查询。也就是说，从某个时间点开始，我可以回顾并计算某个变量多久以前的变化，并从该查询中获取原始值和新值。

一个简单地将日期和变量名称作为参数的函数将是完美的，例如，fun(2012-07-02, var1)，fun(2012-02-17, var1)或fun(2014-09-02, var1)将返回四列：username,original_value;new_value;days_since_change

是否有R个软件包或代码片段能够做类似的事情？

Answer 1

以下是如何使用易于使用的格式转换表格。使用reshape2包和melt数据的技巧。

my.table <-read.table(text="username;variable;2012-01-01;2012-01-15;2012-02-01;2012-03-01;2012-04-01;2012-05-01;2012-07-02
user1;var1;5;5;5;5;6;6;6
user1;var2;0;0;1;0;0;1;1
user1;var3;9;9;9;9;9;9;9
user2;var1;4;4;4;4;4;6;6
user2;var2;0;0;1;1;1;1;1
user2;var3;4;4;4;9;9;9;9",sep=";", header=TRUE)

library(reshape2)
res <-melt(my.table,id.vars=c("username","variable") )    #melt on the first two columns
colnames(res)[3] <-"Date"
res$Date <-as.Date(res$Date,format="X%Y.%m.%d")           #transform into date format

out <-res[res$username=="user1" & res$variable=="var1",]  #request user1 and var1
out

   username variable       Date value
1     user1     var1 2012-01-01     5
7     user1     var1 2012-01-15     5
13    user1     var1 2012-02-01     5
19    user1     var1 2012-03-01     5
25    user1     var1 2012-04-01     6
31    user1     var1 2012-05-01     6
37    user1     var1 2012-07-02     6

当你说original_value;new_value;days_since_change时，我不明白你想要什么，但是以这种方式提取数据，我相信你可以搞清楚。

在R中操纵时间序列数据

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