我尝试使用季节性'进行季节性调整超过100次系列。包。季节性包需要该系列是ts对象。我有一个.csv文件设置如下:
timeseriesA timeseriesB timeseriesC
obs1 obs1 obs1
obs2 obs2 obs2
. . .
. . .
完整文件包含100多列(如果更好的话,我也可以转置行和列)。这让我运行以下内容:
library(seasonal)
data <- read.csv("...sa.csv") # read csv file
#Create time series from vectors in data
TimeSeriesA <- ts(asd$ag, start=c(1992, 1), end=c(2014, 4),frequency=4)
TimeSeriesB <- ts(asd$cons, start=c(1992, 1), end=c(2014, 4), frequency=4)
TimeSeriesC <- ts(asd$mfg, start=c(1992, 1), end=c(2014, 4), frequency=4)
datalist <- list(TimeSeriesA=ag, TimeSeriesB=cons,TimeSeriesC=mfg)
#seasonally adjust the time series in datalist
ll <- lapply(datalist, function(e) try(seas(e)))
is.err <- sapply(ll, class) == "try-error"
ll[is.err]
finalsa<-do.call(cbind, lapply(ll[!is.err], final))
finalsa
这给了我三个经季节性调整的系列,但我需要100个。
我试图弄清楚如何有效地从我的.csv
文件中取出我的100系列,将它们转换为R中的ts,并将它们放入列表中进行季节性调整。
任何帮助将不胜感激!我是R的新手,仍在努力学习它的数据处理和转换技术。
答案 0 :(得分:0)
问题的第一部分可以使用$scope.$watch(function($scope) {
return mediaSources.getStorages();
}, function() {
console.log('call');
}, true);
解决,方法与季节性调整相同,例如:
lapply()
季节性调整应按照问题中的描述进行。