Question

我有两个小时的xts时间序列，我将它们与apply.daily的每日周期子集化。在同一调用中，我选择/细分一列以形成数据。当我将两个每日时间序列与rbind结合使用时，会收到错误消息。

我已经找到了解决方案，但是我很好奇这种行为是否可以预期。

这里有一些代码可以重现R版本3.5.2（Linux Debian）和xts_0.11-2中的错误：

data1 <- xts(matrix(1:144, ncol = 2), as.POSIXct("2019-05-09 00:00:00") -
          seq.int(60*60, by = 60*60, length.out = 72))
data2 <- xts(matrix(1:144, ncol = 2), as.POSIXct("2019-05-05 00:00:00") -
          seq.int(60*60, by = 60*60, length.out = 72))

colnames(data1) <- c("col1", "col2")
colnames(data2) <- c("col1", "col2")

data1.daily <- apply.daily(data1[,"col1"], colSums)
data2.daily <- apply.daily(data2[,"col1"], colSums)

data.daily <- rbind(data1.daily, data2.daily)

导致以下错误：

Error in rbind(deparse.level, ...) : length of 'dimnames' [1]
 not equal to array extent

罪魁祸首是第一个属性行chr [1:3] "col1" "col1" "col1"，这对我来说很奇怪：

str(data1.daily)

An ‘xts’ object on 2019-05-06 23:00:00/2019-05-08 23:00:00 containing:
  Data: num [1:3, 1] 1452 876 300
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : chr [1:3] "col1" "col1" "col1"
  ..$ : chr "col1"
  Indexed by objects of class: [POSIXct,POSIXt] TZ: 
  xts Attributes:  
 NULL

我可以通过以下步骤轻松解决问题：

data <- rbind(data1, data2)
data.daily <- apply.daily(data[,"col1"], colSums)

但是我希望在频率较低时存储数据。

所以问题不在于如何解决问题，而是这可能是错误还是出于其他目的的子设置功能。</ p>

Answer 1

我不确定是怎么回事，但是从第一个xts对象中删除行名似乎可以解决此问题。

rownames(data1.daily) <- NULL
rbind(data1.daily, data2.daily)
#                     col1
# 2019-05-02 23:00:00 1452
# 2019-05-03 23:00:00  876
# 2019-05-04 23:00:00  300
# 2019-05-06 23:00:00 1452
# 2019-05-07 23:00:00  876
# 2019-05-08 23:00:00  300

对。使用sum()中的colSums()，而不是apply.daily()中的data1.daily <- apply.daily(data1[,"col1"], sum) data2.daily <- apply.daily(data2[,"col1"], sum) rbind(data1.daily, data2.daily) # col1 # 2019-05-02 23:00:00 1452 # 2019-05-03 23:00:00 876 # 2019-05-04 23:00:00 300 # 2019-05-06 23:00:00 1452 # 2019-05-07 23:00:00 876 # 2019-05-08 23:00:00 300。

apply.daily

该错误似乎发生在period.apply()（或者实际上是sapply()）中，当底层的colSums()调用返回一个命名向量时。这些名称后来以行名结尾。我不会将其称为错误，因为在此设置中使用from PyQt5.QPrintSupport import QPrinter并没有多大意义。但是，要使函数对这样的错误更具弹性，应该很容易，如果需要的话，但这取决于约书亚。

Answer 2

您可以为此目的编写一个函数。不过，我不确定是否需要data.frame之类的数据。无论如何，我会提供前者，因为这是一个很大的挑战。

res <- do.call(rbind, lapply(list(data1.daily, data2.daily), function(x) {
  t <- as.POSIXct(attr(x, "index"), 
                  origin="1970-01-01")
  value <- as.numeric(x$col1)
  return(data.frame(t, value))
}))
res
#                     t value
# 1 2019-05-06 23:00:00  1452
# 2 2019-05-07 23:00:00   876
# 3 2019-05-08 23:00:00   300
# 4 2019-05-02 23:00:00  1452
# 5 2019-05-03 23:00:00   876
# 6 2019-05-04 23:00:00   300

class(res)
# [1] "data.frame"

XTS时间序列的rbind错误是错误还是功能

2 个答案: