我的数据采用以下形式:
df <- data.frame(year=c(1992:2015), share=c(31.9, 36.8, 38.2, 39.9, 36.3, 36.5, 35.6, 35.2, 34.8, 33.2, 33.5, 34.6,
36.3, 36.2, 38.1, 37.2, 35.9, 33.2, 36.9, 36.0, 33.9, 33.7, 34.3, 35.1))
数据包含平均年度值。我想将数据转换为平均季度值,假设变化是线性的。
我尝试使用library("tempdisagg")
,但我无法让它发挥作用。我还在统计数据中尝试了library("splines")
的其他一些方法,但无济于事。也许是因为我错误地处理了日期和时间序列格式。
为了澄清,预期的输出看起来像这样:
y_q share
1992q1 values
1992q2 values
1992q3 values
1992q4 values
1993q1 values
1993q2 values
1993q3 values
1993q4 values
1994q1 values
1994q2 values
1994q3 values
1994q4 values
非常感谢任何帮助。
答案 0 :(得分:0)
“近似”功能可以执行输出所需值的线性插值。
#create sequence of dates
quarter<-seq(as.Date("1992-01-01"), as.Date("2015-01-01"), by="quarter")
#create the linear interploated values
estshare<-approx(df$share, n=length(quarter))
newdf<-data.frame(quaters<-quarter, share<-estshare$y)
在这种情况下,我假设股价是从一年的第一天起。如果是平均值,您可能想要更改日期序列的开始和结束日期,从第一年到中年的“季度”。
答案 1 :(得分:0)
使用线性年度插值,您可以尝试使用基础包:
annual <- data.frame(year=c(1992:2015), share=c(31.9, 36.8, 38.2, 39.9, 36.3, 36.5, 35.6, 35.2, 34.8, 33.2, 33.5, 34.6, 36.3, 36.2, 38.1, 37.2, 35.9, 33.2, 36.9, 36.0, 33.9, 33.7, 34.3, 35.1))
# Annual delta for interpolation
annual$delta<-c(NA, diff(annual$share,1))
# Quarterly table
ref<-data.frame(quarter=paste0("Q", 1:4), nb=1:4)
quart<-merge(annual, ref)
quart<-quart[order(quart$year, quart$quarter),]
# quarterly value calculation with evolution (loop)
quart$quarterly<-NA
quart$quarterly[1:4]<-quart$share[1:4]/4
for (i in (2:dim(annual)[1])) {
quart$quarterly[quart$year==annual$year[i]] <- sum(quart$quarterly[quart$year==annual$year[i-1]])/4+ (quart$delta[quart$year==annual$year[i]] * quart$nb[quart$year==annual$year[i]])/10
}
# /10 : /(1+2+3+4)
# Check :
summary(annual$share == aggregate(quarterly ~ year, data=quart, FUN=sum)[,2])
plot(quart$quarterly, typ="l")
它可能很难看,但我更喜欢使用基本功能来理解爱好者,所以我可以将我的代码调整到其他情况。