R: объединить два нерегулярных временных ряда

Question

У меня есть два многомерных временных ряда x и y, которые охватывают приблизительно один и тот же диапазон во времени (один начинается за два года до другого, но заканчивается в одну и ту же дату). Обе серии имеют пропущенные наблюдения в виде пустых столбцов рядом со столбцом даты, а также в том смысле, что в одной серии есть несколько дат, которых нет в другой, и наоборот.

Я хотел бы создать фрейм данных (или аналогичный) со столбцом, в котором перечислены все даты, найденные в x ИЛИ y, без повторяющихся дат. Для каждой даты (строки) я хотел бы горизонтально расположить наблюдения от x рядом с наблюдениями от y, с NA, заполняющими недостающие ячейки. Пример:

>x
"1987-01-01"   7.1    NA   3
"1987-01-02"   5.2    5    2
"1987-01-06"   2.3    NA   9

>y
"1987-01-01"   55.3   66   45
"1987-01-03"   77.3   87   34

# result I would like
"1987-01-01"   7.1    NA   3   55.3   66   45
"1987-01-02"   5.2    5    2   NA     NA   NA
"1987-01-03"   NA     NA   NA  77.3   87   34
"1987-01-06"   2.3    NA   9   NA     NA   NA

То, что я пробовал: с пакетом zoo я попробовал метод merge.zoo, но это, кажется, просто складывает две серии рядом друг с другом, с датами (в виде чисел, например "1987-01- 02 "показано как 6210) из каждой серии, фигурирующей в двух отдельных столбцах.

Я часами сидел, почти ни к чему, поэтому всякая помощь приветствуется.

РЕДАКТИРОВАТЬ: некоторые коды включены ниже согласно предложению Soumendra

atcoa <- read.csv(file = "ATCOA_full_adj.csv", header = TRUE)
atcob <- read.csv(file = "ATCOB_full_adj.csv", header = TRUE)
atcoa$date <- as.Date(atcoa$date)
atcob$date <- as.Date(atcob$date)

# only number of observations and the observations themselves differ 
>str(atcoa)
'data.frame':   6151 obs. of  8 variables:
 $ date        :Class 'Date'  num [1:6151] 6210 6213 6215 6216 6217 ...
 $ max         : num  4.31 4.33 4.38 4.18 4.13 4.05 4.08 4.05 4.08 4.1 ...
 $ min         : num  4.28 4.31 4.28 4.13 4.05 3.95 3.97 3.95 4 4.02 ...
 $ close       : num  4.31 4.33 4.31 4.15 4.1 3.97 4 3.97 4.08 4.02 ...
 $ avg         : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ tot.vol     : int  877733 89724 889437 1927113 3050611 846525 1782774 1497998 2504466 5636999 ...
 $ turnover    : num  3762300 388900 3835900 8015900 12468100 ...
 $ transactions: int  12 9 24 17 31 26 34 35 37 33 ...

>atcoa[1:1, ]
date a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
1 1987-01-02  4.31  4.28    4.31    NA    877733    3762300             12

# using timeSeries package
ts.atcoa <- timeSeries::as.timeSeries(atcoa, format = "%Y-%m-%d")
ts.atcob <- timeSeries::as.timeSeries(atcob, format = "%Y-%m-%d")

>str(ts.atcoa)
Time Series:          
 Name:               object
Data Matrix:        
 Dimension:          6151 7
 Column Names:       a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
 Row Names:          1970-01-01 01:43:30  ...  1970-01-01 04:12:35
Positions:          
 Start:              1970-01-01 01:43:30
 End:                1970-01-01 04:12:35
With:               
 Format:             %Y-%m-%d %H:%M:%S
 FinCenter:          GMT
 Units:              a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
 Title:              Time Series Object
 Documentation:      Wed Aug 17 13:00:50 2011

>ts.atcoa[1:1, ]
GMT
 a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
 1970-01-01 01:43:30  4.31  4.28    4.31    NA    877733    3762300             12

# The following will create an object of class "data frame" and mode "list", which contains observations for the days mutual for the two series
>ts.atco <- timeSeries::merge(atcoa, atcob)  # produces same result as base::merge, apparently
>ts.atco[1:1, ]
date a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions b.max b.min b.close b.avg b.tot.vol b.turnover b.transactions
1 1989-08-25  7.92  7.77    7.79    NA    269172    2119400             19  7.69  7.56    7.64    NA  81176693  593858000             12

РЕДАКТИРОВАТЬ: проблема решена с помощью пакета zoo

atcoa <- read.zoo(read.csv(file = "ATCOA_full_adj.csv", header = TRUE))
atcob <- read.zoo(read.csv(file = "ATCOB_full_adj.csv", header = TRUE))

names(atcoa) <- c("a.max", "a.min", "a.close",
                   "a.avg", "a.tot.vol", "a.turnover", "a.transactions")
names(atcob) <- c("b.max", "b.min", "b.close",
                   "b.avg", "b.tot.vol", "b.turnover", "b.transactions")

atco <- merge.zoo(atcoa, atcob)

Спасибо всем за помощь.

Answer 1

Попробуйте это:

Lines.x <- '"1987-01-01"   7.1    NA   3
"1987-01-02"   5.2    5    2
"1987-01-06"   2.3    NA   9'

Lines.y <- '"1987-01-01"   55.3   66   45
"1987-01-03"   77.3   87   34'

library(zoo)
# in reality x might be in a file and might be read via: x <- read.zoo("x.dat")
# ditto for y. See ?read.zoo and the zoo-read vignette if you need other args too
x <- read.zoo(text = Lines.x)
y <- read.zoo(text = Lines.y)
merge(x,  y)

дает:

           V2.x V3.x V4.x V2.y V3.y V4.y
1987-01-01  7.1   NA    3 55.3   66   45
1987-01-02  5.2    5    2   NA   NA   NA
1987-01-03   NA   NA   NA 77.3   87   34
1987-01-06  2.3   NA    9   NA   NA   NA

Answer 2

Вы можете создать объект timeSeries (библиотека timeSeries) из ваших дат, объединить их (поведение слияния timeSeries по умолчанию отличается от zoo и xts и делает именно то, что вы запрашиваете), а затем сделать объекты zoo / xts из результата если вы не хотите оставаться с timeSeries.

Один из быстрых способов проверки заключается в следующем, при условии, что у вас есть два объекта zoo zz1 и zz2 -

library(timeSeries)
as.zoo(merge(as.timeSeries(zz1), as.timeSeries(zz2)))

Сравните вывод вышеуказанной команды с

merge(zz1, zz2)

Вы также можете cbind -

cbind(zz1, zz2)

при условии, что нет общих столбцов с одинаковыми именами. Даже если такой столбец есть, вы можете выбрать столбцы, по которым вы будете привязываться, и вы получите объект зоопарка.

cbind(zz1[, 1:2], zz2[, 2:3]) #Assuming other columns are common

Answer 3

здесь, я нашел более общий подход от stat.ethz.ch

a <- ts(1:10, start=c(2014,6), frequency=12)
b <- ts(1:12, start=c(2015,1), frequency=12)

library(zoo)
m <- merge(a = as.zoo(a), b = as.zoo(b))

, чтобы вернуть объект ts:

as.ts(m)

Answer 4

Как насчет этого:

## Generate unique sorted time values.
i <- sort(unique(c(index(x), index(y))))

## Empty data matrix.
v <- matrix(nrow=length(i), ncol=6, NA)

## Pull in data items.
v[match(index(x), i), 1:3] <- coredata(x)
v[match(index(y), i), 4:6] <- coredata(y)

## Build new zoo object.
d <- zoo(v, order.by=i)