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问连接/合并时间序列(在R中)
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Stack Overflow用户

提问于 2013-03-17 09:19:25

回答 4查看 13.5K关注 0票数 7

我必须xts/zoo对象。每种方法在不同的时间跨度内都有不同变量的度量。我想创建一个单一的时间序列，包含所有时间的所有度量，并使用NAs来查找缺少的日期/变量组合。我该怎么做？人工示例：

library(xts)
x<-cbind(a=1:3,b=3:1)
rownames(x) = as.character(Sys.Date()-1:3)

y<-cbind(a=5:7,c=3:1)
rownames(y) = as.character(Sys.Date()-5:7)

xs=as.xts(x)
ys=as.xts(y)

#now what?

#desired outcome looks like:
            a  b   c
2013-03-10  7 NA   1
2013-03-11  6 NA   2
2013-03-12  5 NA   3
2013-03-14  3  1  NA
2013-03-15  2  2  NA
2013-03-16  1  3  NA

# regular merge looks like that (adding an a.1 variable)
merge(xs,ys)
            a  b a.1  c
2013-03-10 NA NA   7  1
2013-03-11 NA NA   6  2
2013-03-12 NA NA   5  3
2013-03-14  3  1  NA NA
2013-03-15  2  2  NA NA
2013-03-16  1  3  NA NA

# simple concatenation ignores variable names and looks like that
c(xs,ys)
           a b
2013-03-10 7 1
2013-03-11 6 2
2013-03-12 5 3
2013-03-14 3 1
2013-03-15 2 2
2013-03-16 1 3

# so what should I do?

merge

concatenation

xts

回答 4

Stack Overflow用户

发布于 2013-03-17 09:52:06

这不是一个通用的解决方案。但适用于此示例：

cbind(rbind(xs[,1],ys[,1]), cbind(xs[,-1],ys[,-1]))
           a  b  c
2013-03-10 7 NA  1
2013-03-11 6 NA  2
2013-03-12 5 NA  3
2013-03-14 3  1 NA
2013-03-15 2  2 NA
2013-03-16 1  3 NA

只需提醒一下，cbind.xts就是merge.xts。S您可以使用merge获得相同的结果

merge(rbind(xs[,1],ys[,1]), merge(xs[,-1],ys[,-1]))
           a  b  c
2013-03-10 7 NA  1
2013-03-11 6 NA  2
2013-03-12 5 NA  3
2013-03-14 3  1 NA
2013-03-15 2  2 NA
2013-03-16 1  3 NA

这个解决方案的问题是，如果ys和xs有一些相同的日期，那么在最后的xts object.For示例中，如果我们替换y：

rownames(y) = as.character(Sys.Date()-3:5)

您得到的是2013-03-14的重复索引，所以我不确定它是否是一个有效的xts对象。

merge(rbind(xs[,1],ys[,1]), merge(xs[,-1],ys[,-1]))
           a  b  c
2013-03-12 7 NA  1
2013-03-13 6 NA  2
2013-03-14 3  1  3
2013-03-14 5 NA NA
2013-03-15 2  2 NA
2013-03-16 1  3 NA

EDIT是解决方案的概括：

inter <- intersect(names(ys), names(xs))
diffx <- setdiff(names(xs),inter)
diffy <- setdiff(names(ys),inter)

merge(rbind(xs[,inter],ys[,inter]), merge(xs[,diffx],ys[,diffy]))


           a  b  c
2013-03-10 7 NA  1
2013-03-11 6 NA  2
2013-03-12 5 NA  3
2013-03-14 3  1 NA
2013-03-15 2  2 NA
2013-03-16 1  3 NA

票数 4

Stack Overflow用户

发布于 2013-03-17 10:08:16

What you want => merge(data.frame(x,d),data.frame(y,d),by=c("d","a"),all=T)

你应该使用data.frame而不是名称向量/矩阵，这是一个通用的解决方案，你想要的只是一个带有完整外连接的一行(看看?merge)

x<-cbind(a=1:3,b=3:1)
d= as.character(Sys.Date()-1:3)
DT1 = data.frame(x,d)
#DT1
#   a b          d
#1: 1 3 2013-03-16
#2: 2 2 2013-03-15
#3: 3 1 2013-03-14

y<-cbind(a=5:7,c=3:1)
d = as.character(Sys.Date()-5:7)
DT2 = data.frame(y,d)
#DT2
#   a b          d
#1: 1 3 2013-03-12
#2: 2 2 2013-03-11
#3: 3 1 2013-03-10
merge(DT1,DT2,by=c("d","a"),all=T)
#           d a  b  c
#1 2013-03-10 7 NA  1
#2 2013-03-11 6 NA  2
#3 2013-03-12 5 NA  3
#4 2013-03-14 3  1 NA
#5 2013-03-15 2  2 NA
#6 2013-03-16 1  3 NA

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2013-03-17 13:05:08

好的。我花了一些时间思考这个问题。因为最终我需要将许多这样的数据帧/xts“合并”成一个，而不仅仅是合并其中的两个，我认为在一个步骤中完成所有这一切是有意义的:创建一个包含所有日期/变量组合的大矩阵。然后将所有观察到的数据逐个插入到这个大矩阵中。代码看起来像这样(我很乐意得到关于它的评论，并且可以随意使用，当然没有任何形式的保证)：

alltogether = function(dlist) {
    all.vars = unique(unlist(lapply(dlist,colnames)))
    all.obs = unique(unlist(lapply(dlist,rownames)))    
    res = array(NA,dim=c(length(all.obs),length(all.vars)),
          dimnames=list(all.obs,all.vars))
    for(d in dlist) {
            res[rownames(d),colnames(d)]=d
    }
    return(res)
}

alltogether.xts = function(xlist) {
    dlist = lapply(xlist,as.matrix)
    res = alltogether(dlist)
    xres = as.xts(res)
    return(xres)
}