頻度で不規則な(as.date)時系列から通常の時系列を作成する= 23
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26-10-2019 - |
質問
Rには次の問題があります。不規則な時系列(つまり、日付とデータ値のリスト)からTS()オブジェクト(つまり、通常の時系列)を作成したいと思います。
次のデータセットとRスクリプトで問題を再現できます。
# dput(dd) result
dd <- structure(list(NDVI = structure(c(14L, 4L, 11L, 12L, 20L, 17L,
5L, 7L, 21L, 23L, 25L, 19L, 15L, 9L, 3L, 24L, 2L, 6L, 22L, 16L,
13L, 18L, 10L, 8L, 1L), .Names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6",
"7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17",
"18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25"), .Label = c("0.4186",
"0.5452", "0.5915", "0.5956", "0.6010", "0.6860", "0.6966", "0.7159",
"0.7161", "0.7264", "0.7281", "0.7523", "0.7542", "0.7701", "0.7751",
"0.7810", "0.7933", "0.8075", "0.8113", "0.8148", "0.8207", "0.8302",
"0.8305", "0.8369", "0.9877"), class = "factor"), DATUM = structure(c(11005,
11021, 11037, 11085, 11101, 11117, 11133, 11149, 11165, 11181,
11197, 11213, 11229, 11245, 11261, 11277, 11293, 11309, 11323,
11339, 11355, 11371, 11387, 11403, 11419), class = "Date")), .Names = c("NDVI",
"DATUM"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8",
"9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19",
"20", "21", "22", "23", "24", "25"), class = "data.frame")
require(zoo)
dd$DATUM <- as.Date(dd$DATUM,"A%Y%j") # Ayear,julianday
z <- zoo(dd$NDVI,dd$DATUM,frequency=23)
z # this is a regular time series with a frequency=23 and start=c(2000,1)
# there are 5 measurements in 2000 (2 jan, 1 feb, 2 apr) for which no data is available
# this should be marked as an NA is the final regular time series
ts.z <- as.ts(z,start=c(2000,1),frequency=23)
しかし、私は毎日の時間ステップを含む非常に長い定期的な時系列を取得するので、これは機能しません。周波数= 23のTSオブジェクトを取得し、データがNAとして利用できない位置を正しく示します。
私は年次データのためにここにリストされている例に基づいてすべてを試してきました不規則な時系列を通常の時系列に変換する
ただし、23の頻度のデータでは機能しません(つまり、年間23値)。設定を避けることで解決できると思います dd$DATUM
as.Date()
しかし、年間23の値を持つ時系列として注文できる動物園オブジェクトとして。
何か案は?
ご協力いただきありがとうございます
解決
23は1年の日数に均等に分割されないため、毎年が23の等しいピースに分割されるように、独自の時間スケールを合成する必要があります。変換 dd
(授業時間を「日付」しているバージョン)Zooを作成し、年で構成された新しいスケールに基づいて新しいシリーズを作成します。最後にそれをTSシリーズに変換します:
library(zoo)
z <- zoo(as.numeric(as.character(dd[[1]])), dd[[2]])
lt <- unclass(as.POSIXlt(time(z)))
yr <- lt$year + 1900
jul <- lt$yday
delta <- min(unlist(tapply(jul, yr, diff))) # 16
zz <- aggregate(z, yr + jul / delta / 23)
as.ts(zz)
与える:与える:
Time Series:
Start = c(2000, 4)
End = c(2001, 7)
Frequency = 23
[1] 0.7701 0.5956 0.7281 NA NA 0.7523 0.8148 0.7933 0.6010 0.6966
[11] 0.8207 0.8305 0.9877 0.8113 0.7751 0.7161 0.5915 0.8369 0.5452 0.6860
[21] 0.8302 0.7810 0.7542 0.8075 0.7264 0.7159 0.4186
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