Question

我的年度数据在年中有价值变化。我想把它变成一个显示价值变化的月度数据。这是我的数据片段。

year    value   Start date  End date
1985    35451   7/1/1985            3/20/1986
1986    45600   3/21/1986   12/23/1986
1987    46089   1/1/1987            10/31/1989

我希望所有的飞蛾都有列和年份的行（如下所示，但在Jun之后没有休息）：

Jan Feb Mar Apr May Jun
1985    0   0   0   0   0   0
1986    35451   35451   38725   45600   45600   45600

Jul Aug Sep Oct Nov Dec
1985    35451   35451   35451   35451   35451   35451
1986    45600   45600   45600   45600   45600   45726

1986年3月和12月的月份有加权平均值，因为价值变化发生在该月。

谢谢你，感激不尽。

Answer 1

您在这里所需要的只是seq.Date和xtabs（或您最喜欢的变体），但需要做很多调整才能使其正常工作。在Hadleyverse包中，但如果您愿意，可以在base或data.table中重写：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(lubridate)

       # Format dates as dates, then,
df %>% mutate_each(funs(mdy), ends_with('date')) %>% 
    # evaluating each row separately,
    rowwise() %>% 
    # create a list column with a month-wise sequence of dates for each.
    mutate(month = list(seq.Date(Start.date, End.date, by = 'month'))) %>%
    # Expand list column to long form,
    unnest() %>% 
    # change year column to year of sequence, not label, and reduce month column to month.abb.
    mutate(year = year(month), month = month(month, label = TRUE)) %>% 
    # For each year-month combination,
    group_by(year, month) %>% 
    # take the mean of values, so each has only one row, then
    summarise(value = mean(value)) %>% 
    # spread the result to wide form.
    spread(month, value, fill = 0)    # or xtabs(value ~ year + month, data = .)

# Source: local data frame [5 x 13]
# Groups: year [5]
# 
#    year   Jan   Feb     Mar   Apr   May   Jun   Jul   Aug   Sep   Oct   Nov   Dec
#   (dbl) (dbl) (dbl)   (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
# 1  1985     0     0     0.0     0     0     0 35451 35451 35451 35451 35451 35451
# 2  1986 35451 35451 40525.5 45600 45600 45600 45600 45600 45600 45600 45600 45600
# 3  1987 46089 46089 46089.0 46089 46089 46089 46089 46089 46089 46089 46089 46089
# 4  1988 46089 46089 46089.0 46089 46089 46089 46089 46089 46089 46089 46089 46089
# 5  1989 46089 46089 46089.0 46089 46089 46089 46089 46089 46089 46089     0     0

在r中每年转换为每月数据

1 个答案: