Как я могу быстрее агрегировать результаты в уникальном фрейме данных? - PullRequest
Новая
       6

Как я могу быстрее агрегировать результаты в уникальном фрейме данных?

0 голосов
/ 18 июня 2020

У меня есть набор данных, в котором каждый ряд показывает сезонность. Я сначала удаляю его, а затем создаю фрейм данных десезонизированных серий. Однако я хотел бы найти более быстрый способ агрегирования результатов.

Это мой набор данных с десезонизированными результатами: 

library(x12)
library(pdfetch)


pca_fiscal = data.frame(pdfetch_EUROSTAT("gov_10q_ggnfa", FREQ = "Q", S_ADJ = "NSA", UNIT = "MIO_EUR", SECTOR = "S13", NA_ITEM = c("NP", "TE", "P3", "P32","P51C", "P52_P53", "B8G", "B9", "D1PAY","D2_D5_D91_D61_M_D995", "D211REC", "D29PAY", "D29REC", "D31PAY", "D39PAY", "D39REC", "D3PAY", "D41PAY", "D41REC", "D42_TO_D45PAY", "D42_TO_D45REC", "D4PAY", "D4REC", "D5PAY", "D5REC", "D611REC", "D613REC", "D62_D632PAY", "D62PAY", "D7PAY", "D7REC", "D92_D99REC", "D92PAY", "D995", "D9PAY", "D9REC", "TR"), GEO = "EA19"), stringsAsFactors = F)
pca_fiscal <- janitor::remove_empty(pca_fiscal, which = "cols") # remove NA columns
pca_fiscal = rownames_to_column(pca_fiscal, "Date")
pca_fiscal$Date <- as.yearqtr(as.Date(pca_fiscal$Date))

pca_fiscal = lapply(as.ts(read.zoo(pca_fiscal, FUN = as.yearqtr)), x12) # seasonally adjusted X-ARIMA12

Теперь «проблема» заключается в следующем: 

# if the deseasonalization works I get, for each series, the following deseasonalized outcome:

pca_fiscal$Nameofthevariable@d11

# this is for every time series, I would like to get all of the N results and cbind in a unique dataframe without having to do something like this:

dataset_dese = cbind(data.frame(pca_fiscal$Nameofthevariable@d11, stringsAsFactors=F),
data.frame(pca_fiscal$Nameofthevariable@d11, stringsAsFactors=F),
data.frame(pca_fiscal$Nameofthevariable@d11, stringsAsFactors=F),
data.frame(pca_fiscal$Nameofthevariable@d11, stringsAsFactors=F),
.....))

Кто-нибудь может мне с этим помочь?

Спасибо!

...