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问将每月时间序列转换为每日时间序列
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Stack Overflow用户

提问于 2018-01-15 16:07:18

回答 2查看 1.2K关注 0票数 1

我使用的是一个每月的时间序列数据，它实际上是一个xts对象。我的目标是将每月数据转换为每日数据，这样一个月中的每一天都具有特定月份的值。

例如：

library("xts")
observation_dates <- as.Date(c("01.12.1993", "01.01.1994",
"01.02.1994", "01.03.1994", "01.04.1994", "01.05.1994", 
"01.06.1994", "01.07.1994", "01.08.1994", "01.09.1994", 
"01.10.1994", "01.11.1994", "01.12.1994"), format = "%d.%m.%Y")
air_data <- zoo(matrix(c(21, 21, 21, 30, 35.5, 36, 38.5, 
33, 37, 37, 30, 24, 21), ncol = 1), observation_dates)
colnames(air_data) = "air_temperature"

该系列如上图所示。我希望1993年12月的所有31天的值为21 (空气温度)，因此该月的平均值仍为21。类似地，我想在接下来的几个月中继续进行，如下所示。

我尝试过使用to.period(x, period="days")，但没有任何变化。

有谁知道吗？您的帮助将不胜感激

date

time-series

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2018-01-16 02:06:46

非常感谢您的回复。然而，我能够解决这个问题。我使用的方法与Ekatef建议的方法类似。在我的示例中，我创建了包含所有日期的空xts对象，并使用lapply()将空xts中的所有变量转换为数字。然后，我使用merge(x，y，fill=na.locf)将空的xts与每月数据序列合并。在这里，na.locf将每月序列中的最后一个观察值结转到该月的所有日期，并随后跟踪另一个月。

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2018-01-15 19:26:44

根据to.period的帮助，xts包不适用于您的问题

不可能将序列从较低的周期性转换为较高的周期性-例如，每周到每日或每天到5分钟小节，因为这将需要魔法

如果需要插值，approx()函数似乎是最好的解决方案

# emulation of the original monthly dates
observation_dates <- as.Date(c("01.12.1993", "01.01.1994", 
"01.02.1994", "01.03.1994", "01.04.1994", "01.05.1994", 
"01.06.1994", "01.07.1994", "01.08.1994", "01.09.1994", 
"01.10.1994", "01.11.1994", "01.12.1994"), format = "%d.%m.%Y")
t_air <- c(21, 23, 20, 30, 35.5, 36, 38.5, 33, 37, 37, 30, 24, 27)
# target dates
seq_date <- seq(from = as.Date("01.12.1993", format = "%d.%m.%Y"),
to = as.Date("31.12.1994", format = "%d.%m.%Y"), by = 1)
ans <- approx(observation_dates, y = t_air, xout = seq_date)

如果每个月只使用一个值，我会使用两个数据框来解决您的问题。第一个obs_data以方便的“年-月”格式保存观察数据和日期列

ym_dates <- format(observation_dates, "%Y-%m")
t_air <- c(21, 23, 20, 30, 35.5, 36, 38.5, 33, 37, 37, 30, 24, 27)
obs_data <- data.frame(observation_dates, ym_dates ,t_air)

第二个res_df保持每日分辨率的目标日期seq_date。列air_t首先用NA填充

res_df <- data.frame(seq_date, ym = format(seq_date, "%Y-%m"),
    stringsAsFactors = FALSE, air_t = NA)

然后，使用年份和月份的对应关系作为条件，用obs_data中的数据填充air_t列

dates_to_int <- unique(res_df$ym)
for (i in seq(along.with = dates_to_int))
{
    res_df[which(res_df$ym %in% dates_to_int[i]), "air_t"] <-
        obs_data[which(obs_data$ym_dates %in% dates_to_int[i]), "t_air"]
    }

希望，这将是有用的:)

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/48259016

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