重塑每日时间序列数据

时间:2015-03-20 20:50:12

标签: r time-series reshape

我有从1980年开始到2013年结束的每日时间序列数据,它是以下格式https://www.dropbox.com/s/i6qu6epxzdksvg7/a.xlsx?dl=0。到目前为止我的代码是

   # trying to reshape my data
   require(reshape)
   data <- melt(data1, id.vars=c("year","month"))

然而,这不是我想要的输出。我希望将我的数据分为4列(年,月,日和数据)或2列(日期和数据)的时间序列(从1980年1月1日开始到2013年12月31日结束)

对于如何完成这项工作,我将不胜感激。

亲切的问候

3 个答案:

答案 0 :(得分:2)

我使用了你上传的数据,所以它为我读取如下:

dat<-read.csv('a.csv')
library(reshape)

newDF<-reshape(dat,direction='long',idvar=c('year','month'),varying=list(3:33),v.names='X')

newDF<-as.ts(newDF)

这就是你想要的吗?

答案 1 :(得分:2)

与Jason相同,但使用tidyr::gather代替reshape

new.df <- gather(dat, key = year, value=month, na.rm = FALSE, convert = TRUE)
new.df$variable <- as.numeric(sub("X", "", new.df$var))
names(new.df)[3] <- "day"

new.df.ts <- as.ts(new.df)

head(new.df.ts)
     year month day value
[1,] 1980     1   1   2.3
[2,] 1980     2   1   1.0
[3,] 1980     3   1   0.0
[4,] 1980     4   1   1.8
[5,] 1980     5   1   3.8
[6,] 1980     6   1  10.4

答案 2 :(得分:1)

扩展Jason / Dominic的解决方案,为您提供了一个如何根据您的要求将数据绘制为xts时间序列的示例:

    library(xts)
    dat<-read.csv('~/Downloads/stack_a.csv')
    dat.m <-reshape(dat,direction='long',idvar=c('year','month'),varying=list(3:33),v.names='value')
    dat.m <- dat.m[order(dat.m[,1],dat.m[,2],dat.m[,3]),] # order by year, month, day(time) 
    dat.m$date <-paste0(dat.m$year,'-',dat.m$month,'-',dat.m$time) # concatenate these 3 columns
    dat.m <- na.omit(dat.m) # remove the NAs introduced in the original data 
    dat.xts <- as.xts(dat.m$value,order.by = as.Date(dat.m$date))
    names(dat.xts) <- 'value'
    plot(dat.xts)