Значение за последний месяц в следующем году в R

Question

У меня есть такие данные за месяц, где мой первый столбец - date, а следующий столбец - me:

Мне нужно сделать простую вещь: мне нужно создать другую переменную, такую, чтобы на весь 1994 год, он принимает значение декабря 1993 года me;аналогично, за 1995 год он принимает значение декабря 1994 года и так далее.Если это не доступно, тогда дайте NA.

structure(list(date = structure(c(8673, 8702, 8734, 8765, 8796, 
8824, 8855, 8884, 8916, 8946, 8975, 9008, 9038, 9069, 9099, 9129, 
9161, 9189, 9220, 9248, 9281, 9311, 9342, 9373, 9402, 9434, 9464, 
9493, 9526, 9555, 9584, 9616, 9647, 9675, 9708, 9738, 9769, 9800, 
9829, 9861, 9892, 9920, 9951, 9981, 10011, 10042, 10073, 10102, 
10134, 10165, 10193, 10226, 10256, 10284, 10316, 10346, 10375, 
10407, 10438, 10469, 10499, 10529, 10560, 10591, 10620, 10648, 
10681, 10711, 10739, 10772, 10802, 10834, 10864, 10893, 10925, 
10956, 10987, 11016, 11047, 11075, 11108, 11138, 11169, 11200, 
11229, 11261, 11291, 11320), class = "Date"), me = c(41535, 39458.25, 
38766, 43611.75, 54687.75, 65763.75, 66456, 92069.25, 89300.25, 
82452.125, 81066.375, 76909.125, 70698.75, 79709.375, 77630, 
71391.875, 69312.5, 69312.5, 70542.8125, 52621.125, 46520.125, 
43469.625, 45757.5, 43850.9375, 40492, 32088, 38964, 35149.75, 
32857.375, 35149.75, 29074.75, 26779.375, 27544.5, 32140.5, 32905.75, 
32905.75, 34436.25, 31375.25, 32140.5, 29878.875, 39838.5, 42519.9375, 
42707.25, 40014, 43861.5, 51615.125, 46992.875, 46992.875, 53996.25, 
47053.875, 47053.875, 46706, 50180, 56356, 65641.25, 69116.375, 
65255.125, 60469.5, 62020, 41863.5, 48919.5, 55908, 57461, 57970.3125, 
59137.5, 53301.5625, 68475, 72365.625, 65751.5625, 71587.5, 85982.8125, 
73921.875, 84496.5, 82149.375, 79019.875, 89973.125, 99752.8125, 
106794.1875, 103425.5625, 123669, 143544.375, 143325, 139668.75, 
143325, 139536, 122820.75, 125001, 101933.0625)), .Names = c("date", 
"me"), class = "data.frame", row.names = c(81L, 80L, 79L, 82L, 
87L, 91L, 92L, 88L, 83L, 90L, 94L, 86L, 84L, 93L, 89L, 85L, 102L, 
101L, 95L, 105L, 96L, 106L, 99L, 100L, 104L, 98L, 97L, 103L, 
108L, 107L, 112L, 111L, 109L, 110L, 114L, 117L, 115L, 116L, 118L, 
113L, 123L, 125L, 130L, 128L, 119L, 122L, 127L, 120L, 126L, 129L, 
121L, 124L, 140L, 136L, 139L, 137L, 134L, 132L, 131L, 141L, 133L, 
135L, 138L, 142L, 146L, 153L, 154L, 150L, 148L, 144L, 149L, 152L, 
143L, 145L, 151L, 147L, 165L, 157L, 156L, 163L, 164L, 160L, 161L, 
158L, 155L, 166L, 162L, 159L))

Answer 1

@ neeraj, решение, данное RLave, не работает, если у вас есть несколько лет, поскольку значение в декабре будет неверным.Это остается тем же самым значением, хотя оно должно быть значением декабря прошлого года, и, поскольку оно равно NA, оно заполняется таким образом.

Вы можете использовать его решение, если создадите переменную, которая после опережения будет равнаnew_var.

df <- df %>%
   mutate(value = lag(new_var,1)

Следует исправить этот ответ.

Answer 2

Значение me предыдущего декабря - это найденное значение m строк назад, где m равно 1 для января, 2 для февраля и т. Д., В противном случае, если нет строки m строк назад, это NA.Вычисляя m и порядковые номера строк ix, мы получаем следующее.Пакеты не используются.

m <- as.numeric(format(DF$date, "%m"))
ix <- seq_len(nrow(DF))
transform(DF, me_dec = me[ifelse(ix - m < 1, NA, ix - m)])

предоставление:

          date        me   me_dec
81  1993-09-30  41535.00       NA
80  1993-10-29  39458.25       NA
79  1993-11-30  38766.00       NA
82  1993-12-31  43611.75       NA
87  1994-01-31  54687.75 43611.75
91  1994-02-28  65763.75 43611.75
92  1994-03-31  66456.00 43611.75
88  1994-04-29  92069.25 43611.75
83  1994-05-31  89300.25 43611.75
90  1994-06-30  82452.12 43611.75
94  1994-07-29  81066.38 43611.75
86  1994-08-31  76909.12 43611.75
84  1994-09-30  70698.75 43611.75
93  1994-10-31  79709.38 43611.75
89  1994-11-30  77630.00 43611.75
85  1994-12-30  71391.88 43611.75
102 1995-01-31  69312.50 71391.88
101 1995-02-28  69312.50 71391.88
95  1995-03-31  70542.81 71391.88
105 1995-04-28  52621.12 71391.88
96  1995-05-31  46520.12 71391.88
106 1995-06-30  43469.62 71391.88
99  1995-07-31  45757.50 71391.88
100 1995-08-31  43850.94 71391.88
104 1995-09-29  40492.00 71391.88
98  1995-10-31  32088.00 71391.88
97  1995-11-30  38964.00 71391.88
103 1995-12-29  35149.75 71391.88
108 1996-01-31  32857.38 35149.75
107 1996-02-29  35149.75 35149.75
112 1996-03-29  29074.75 35149.75
111 1996-04-30  26779.38 35149.75
109 1996-05-31  27544.50 35149.75
110 1996-06-28  32140.50 35149.75
114 1996-07-31  32905.75 35149.75
117 1996-08-30  32905.75 35149.75
115 1996-09-30  34436.25 35149.75
116 1996-10-31  31375.25 35149.75
118 1996-11-29  32140.50 35149.75
113 1996-12-31  29878.88 35149.75
123 1997-01-31  39838.50 29878.88
125 1997-02-28  42519.94 29878.88
130 1997-03-31  42707.25 29878.88
128 1997-04-30  40014.00 29878.88
119 1997-05-30  43861.50 29878.88
122 1997-06-30  51615.12 29878.88
127 1997-07-31  46992.88 29878.88
120 1997-08-29  46992.88 29878.88
126 1997-09-30  53996.25 29878.88
129 1997-10-31  47053.88 29878.88
121 1997-11-28  47053.88 29878.88
124 1997-12-31  46706.00 29878.88
140 1998-01-30  50180.00 46706.00
136 1998-02-27  56356.00 46706.00
139 1998-03-31  65641.25 46706.00
137 1998-04-30  69116.38 46706.00
134 1998-05-29  65255.12 46706.00
132 1998-06-30  60469.50 46706.00
131 1998-07-31  62020.00 46706.00
141 1998-08-31  41863.50 46706.00
133 1998-09-30  48919.50 46706.00
135 1998-10-30  55908.00 46706.00
138 1998-11-30  57461.00 46706.00
142 1998-12-31  57970.31 46706.00
146 1999-01-29  59137.50 57970.31
153 1999-02-26  53301.56 57970.31
154 1999-03-31  68475.00 57970.31
150 1999-04-30  72365.62 57970.31
148 1999-05-28  65751.56 57970.31
144 1999-06-30  71587.50 57970.31
149 1999-07-30  85982.81 57970.31
152 1999-08-31  73921.88 57970.31
143 1999-09-30  84496.50 57970.31
145 1999-10-29  82149.38 57970.31
151 1999-11-30  79019.88 57970.31
147 1999-12-31  89973.12 57970.31
165 2000-01-31  99752.81 89973.12
157 2000-02-29 106794.19 89973.12
156 2000-03-31 103425.56 89973.12
163 2000-04-28 123669.00 89973.12
164 2000-05-31 143544.38 89973.12
160 2000-06-30 143325.00 89973.12
161 2000-07-31 139668.75 89973.12
158 2000-08-31 143325.00 89973.12
155 2000-09-29 139536.00 89973.12
166 2000-10-31 122820.75 89973.12
162 2000-11-30 125001.00 89973.12
159 2000-12-29 101933.06 89973.12

Answer 3

Вот возможное решение:

library(zoo)
library(lubridate)

Сначала мы создадим несколько простых полезных переменных:

d <- d %>% 
  mutate(date = ymd(date),
         month = month(date),
         year = year(date)) %>% 
  groupby(year) %>% # for each year we fill just the december value in new_var
  mutate(new_var = ifelse(month==12, me, NA)) %>% ungroup()

Теперь мы можем заполнить new_var, используя na.locf из zoo.При движении вперед каждый NA будет заполнен последним непустым значением (значением декабря).

d <- d %>% 
  mutate(new_var = na.locf(new_var, na.rm=F)) 

head(d, 10)
# # A tibble: 10 x 5
# date           me month  year new_var
# <date>      <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl>
# 1 1993-09-30 41535      9  1993     NA 
# 2 1993-10-29 39458.    10  1993     NA 
# 3 1993-11-30 38766     11  1993     NA 
# 4 1993-12-31 43612.    12  1993  43612.
# 5 1994-01-31 54688.     1  1994  43612.
# 6 1994-02-28 65764.     2  1994  43612.
# 7 1994-03-31 66456      3  1994  43612.
# 8 1994-04-29 92069.     4  1994  43612.
# 9 1994-05-31 89300.     5  1994  43612.
# 10 1994-06-30 82452.     6  1994  43612.

Вам просто нужно определить, как эти NA будут заполнены, потому что предыдущего года нет.

Answer 4

вот еще одно решение, использующее только dplyr с df в качестве ваших данных.

вы создаете 2 data.frames:

• одно с датой, мной, годом и месяцем= '12'
• один с new_var = me, год = {год + 1}, месяц

Затем вы объединяете 2 кадра данных (я использую (data.table::) объединить, но вы можете использовать dplyr :: left_join, оба в порядке)

и затем удалить год, месяц.

df %>% 
  {merge(x = transmute(., date, me, year = as.numeric(substr(date, 1, 4)), month = '12'),
         y = transmute(., new_var = me, year = as.numeric(substr(date, 1, 4)) + 1, month = substr(date, 6, 7)), 
         by = c('year', 'month'), 
         all.x = TRUE)} %>%
  select(-year, -month)

Answer 5

library(lubridate)
new$date <- ymd(new$date)

new$flag <- ifelse(month(new$date) == month(12),1,"NA")

Это простое решение с использованием Base R и lubridate