Question

我有每日时间序列数据，希望构建每日移动平均线并创建季度数据框架。例如，第一个数据集（示例数据）应该包括1月，2月和3月的每日数据，而第二个数据应该是2月，3月和4月。同样，最后一个数据集应该是10月，11月和12月的数据集。我希望对样本数据中的变量“tmpd，pm10median和so2median”执行此操作。我怎样才能做到这一点？

library(gamair) 
data(chicago) 
chicago$date<-seq(from=as.Date("1987-01-01"), to=as.Date("2000-12-31"),length=5114)
data<- chicago[,c("date","tmpd", "pm10median", "so2median" )]

Answer 1

使用xts包，你可以做这样的事情

library(xts)
dat.ts <- xts(x=data[,-1],                   ## create an xts object 
              order.by=as.Date(data[,1]))    ## coerce the index to date
dat.quart <- apply.quarterly(dat.ts,mean)    ## apply for each quarter

显示一些行：

 rbind(head(dat.quart),tail(dat.quart))
               tmpd pm10median  so2median
1987-03-31 33.60556         NA         NA
1987-06-30 62.19231         NA -0.3283393
1987-09-30 71.31522         NA -1.9137842
1987-12-31 41.09783         NA         NA
1988-03-31 27.06593         NA         NA
1988-06-30 60.48352         NA         NA
1999-09-30 71.01087   2.697414 -0.4532943
1999-12-31 42.86957   1.565251 -0.4035715
2000-03-31 34.74725  -4.704813  0.2392453
2000-06-30 59.07692         NA -0.5426823
2000-09-30 69.67391         NA -1.9221470
2000-12-31 36.59783         NA -0.2387025

更新

看起来OP希望按季度拆分移动平均线。

dat.ts <- xts(x=data[,-1],                   ## create an xts object 
              order.by=as.Date(data[,1]))    ## coerce the index to date
dat.m <- rollmean(dat.ts,k=2)                ## compute the MA
ep <- endpoints(dat.m, "quarters")           ## create an index
## this split the seriers by quarter
xx <- sapply(1:(length(ep) - 1), function(y) { 
  dat.m[(ep[y] + 1):ep[y + 1]]
})

移动平均线和移动季度数据

1 个答案: