Question

我想领先/滞后变量，但我不想失去任何一点。

例如： x（xts对象）：

2017-06-30  1    
2017-07-31  2
2017-08-31  3
2017-09-30  4
2017-10-31  5
2017-11-30  6
2017-12-31  7
2018-01-31  8
2018-02-28  9
2018-03-31  10

当我这样做时

lag(x,2)

我明白了：

2017-06-30  NA
2017-07-31  NA
2017-08-31  1
2017-09-30  2
2017-10-31  3
2017-11-30  4
2017-12-31  5
2018-01-31  6
2018-02-28  7
2018-03-31  8

我在2018-04-30输了9，在2018-05-31输了10。有没有办法保留它们？我知道找到其他日期（2018-04-30和2018-05-31）是一个问题，但也许有办法让它自动完成。

Answer 1

我假设您希望使用android:splitTrack="false" s填充您的值，而之前的值会延长到新日期，而新日期又是接下来几个月的最后几天。

如果是这样，使用NA的此功能就是这样：

lubridate

在这种情况下，dpad <- function(x,n){ require(lubridate) d <- as.character(ymd(x[nrow(x),1]) + 1 + months(1:n) -1) return(cbind(c(x[,1],d),c(rep(NA,n),x[,2]))) }应该是一个2列对象，具有第1列日期和第2列值。 x指定附加到开头的n的数量：

NA

Answer 2

稍微多了一点，但是这样做了。这需要dplyr和magrittr。

# Original data frame
df <- data.frame(date = seq(as.Date("2017-07-01"), length=10, by="1 month") - 1, n = 1:10)

#          date  n
# 1  2017-06-30  1
# 2  2017-07-31  2
# 3  2017-08-31  3
# 4  2017-09-30  4
# 5  2017-10-31  5
# 6  2017-11-30  6
# 7  2017-12-31  7
# 8  2018-01-31  8
# 9  2018-02-28  9
# 10 2018-03-31 10

接下来，我定义滞后长度：

# Length of lag
lag_length <- 2

在这里，我创建了要添加的额外行：

# Extra rows to add
extra <- data.frame(date = (seq(tail(df$date, 1) + 1, length = lag_length + 1, by = "1 month") - 1)[-1], n = NA)

最后，我将它们绑定到原始数据框并滞后于变量n：

# Bind extra rows and lag 'n' by 'lag_length'
df %<>%
  bind_rows(extra) %>% 
  mutate(n = lag(n, lag_length))

# New data frame
#          date  n
# 1  2017-06-30 NA
# 2  2017-07-31 NA
# 3  2017-08-31  1
# 4  2017-09-30  2
# 5  2017-10-31  3
# 6  2017-11-30  4
# 7  2017-12-31  5
# 8  2018-01-31  6
# 9  2018-02-28  7
# 10 2018-03-31  8
# 11 2018-04-30  9
# 12 2018-05-31 10

滞后时间序列与新行

2 个答案: