Question

我有一个数据集代表了一个中央银行参数（印度中央银行的LAF走廊的宽度，RBI），从2011年4月1日到2011年3月。现在，这个数据集看起来像这样：

| 27/04/2001 - 29/04/2001 | 225 |
| 30/04/2001 - 27/05/2001 | 200 |
| 28/05/2001 - 06/06/2001 | 225 |
| 07/06/2001 - 04/03/2002 | 200 |
.....

我想将此转换为时间序列数据集，其中包含LAF宽度条目，该数据集来自所研究的时间段（04/2001 - 03/2011）。如何将其转换为适当的时间序列？

Answer 1

我想你的数据是df，有两列这样的？：

period <- c("27/04/2001 - 29/04/2001", "30/04/2001 - 27/05/2001", 
        "28/05/2001 - 06/06/2001", "07/06/2001 - 04/03/2002")
values <- (c(225, 200, 225, 200))
df <- data.frame(period, values)

然后我使用substr命令为每个句点的开始日结束添加列，并添加该期间的总天数（方便检查完整性）

df$start <- as.Date(substr(df$period,1,10), "%d/%m/%Y")
df$end <- as.Date(substr(df$period,14,23),  "%d/%m/%Y")
df$nodays <- df$end-df$start+1

接下来，我在一列中创建一个新的df，其中包含原始df中存在的所有日期，以及相应的LAF值。

LAF_date <- NULL
LAF_value <- NULL
for (i in 1:dim(df[1])){
    tmp_date <- seq.Date(df$start[i],df$end[i], by="days")
    LAF_date <- append(LAF_date, tmp_date)
    tmp_value <- rep(df$values[i], length(tmp_date))
    LAF_value <- append(LAF_value, tmp_value)
    }        

new_df <- data.frame(as.Date(LAF_date), LAF_value )

可能会有更快的方式，但今天我在回答Stackoverflow上的问题（腮红，脸红）时失去了童贞。希望你能用它。

根据不规则变化的数据构建时间序列数据集

1 个答案: