read.zooを使用して時系列のテーブルを読む

Question

私はあちこちを見ていましたが、この質問が以前に尋ねられた場所を見つけることができません。

このデータを適切な動物園シリーズに入れるためのクリーンな方法は何ですか？このバージョンは、この投稿を簡単にするためのコピー/ペーストですが、常に次のテーブル形式（テキストファイルから）に表示されます。私のread.zoo（）ステートメントは、年をインデックスとして読み取りますが、四半期（qtr1、qtr2など）は列名として読み取られます。私は、列をインデックスの「クォーター」部分として読むための非ガルベッジの方法を把握しようとしてきましたが、それはずさんです（投稿するにはずさんすぎます）。この問題はすでに解決されていると思いますが、見つかりません。

> texinp <- "   
+ Year   Qtr1  Qtr2  Qtr3  Qtr4   
+ 1992    566   443   329   341   
+ 1993    344   212   133   112   
+ 1994    252   252   199   207"   
> z <- read.zoo(textConnection(texinp), header=TRUE)
> z  

as.yearqtr（）ドキュメントから、ターゲットは次のようになります。

1992 Q1 1992 Q2 1992 Q3 1992 Q4 1993 Q1 1993 Q2 1993 Q3 1993 Q4    
    566     443     329     341     344     212     133     112      

1994 Q1 1994 Q2 1994 Q3 1994 Q4     
    252     252     199     207    

Answer 1

使用してデータを読み取ります read.zoo そして、それをaに変換します zooreg でオブジェクト yearqtr 時間指数：

texinp <- "Year   Qtr1  Qtr2  Qtr3  Qtr4   
1992    566   443   329   341   
1993    344   212   133   112   
1994    252   252   199   207"

library(zoo)

z <- read.zoo(text = texinp, header=TRUE)
zz <- zooreg(c(t(z)), start = yearqtr(start(z)), freq = 4)

結果は次のようになります：

> zz

1992 Q1 1992 Q2 1992 Q3 1992 Q4 1993 Q1 1993 Q2 1993 Q3 1993 Q4 1994 Q1 1994 Q2 1994 Q3 1994 Q4 
    566     443     329     341     344     212     133     112     252     252     199     207 

Answer 2

read.zoo データにはせいぜい1回のインデックス列があると仮定するので、これを自分で処理する必要があります。最初に使用して読んでください read.table

zt <- read.table( textConnection( texinp ), header = TRUE)

次に、を使用して「長いテーブル」に変換します melt からの関数 reshape パッケージ：

require(reshape)
zt.m <- melt( zt, id = 'Year', variable_name = 'Qtr')

> zt.m
   Year  Qtr value
1  1992 Qtr1   566
2  1993 Qtr1   344
3  1994 Qtr1   252
4  1992 Qtr2   443
5  1993 Qtr2   212
6  1994 Qtr2   252
7  1992 Qtr3   329
8  1993 Qtr3   133
9  1994 Qtr3   199
10 1992 Qtr4   341
11 1993 Qtr4   112
12 1994 Qtr4   207

そして最後にあなたの希望を作成します zoo 物体：

z <- with( zt.m, zoo( value, as.yearqtr(paste(Year, Qtr), format = '%Y Qtr%q')))

> z
1992 Q1 1992 Q2 1992 Q3 1992 Q4 1993 Q1 1993 Q2 1993 Q3 1993 Q4 1994 Q1 1994 Q2 
    566     443     329     341     344     212     133     112     252     252 
1994 Q3 1994 Q4 
    199     207