Заполнение пробела во временных рядах - PullRequest
Новая
       24

Заполнение пробела во временных рядах

1 голос
/ 14 мая 2019

У меня есть следующие данные, 

id <- c(rep(12, 10), rep(14, 12), rep(16, 2))
m <- c(seq(1:5), seq(8,12), seq(1:12), 10, 12)
y <- c(rep(14, 10), rep(14, 12), rep(15, 2))
v <- rnorm(24)
df <- data.frame(id, m, y, v)

> df
   id  m  y          v
1  12  1 14  0.9453216
2  12  2 14  1.0666393
3  12  3 14 -0.2750527
4  12  4 14  1.3264349
5  12  5 14 -1.8046676
6  12  8 14  0.3334960
7  12  9 14 -1.2448408
8  12 10 14  0.5258248
9  12 11 14 -0.1233157
10 12 12 14  1.4717530
11 14  1 14  0.6217376
12 14  2 14 -0.8344823
13 14  3 14  1.1468841
14 14  4 14 -0.3363987
15 14  5 14 -1.3543311
16 14  6 14 -0.2146853
17 14  7 14 -0.6546186
18 14  8 14 -2.4286257
19 14  9 14 -1.3314888
20 14 10 14  0.8215581
21 14 11 14 -0.9999368
22 14 12 14 -1.2935147
23 16 10 15  0.7339261
24 16 12 15  1.1303524

Первый столбец - это идентификатор, второй столбец m - это месяц, третий столбец y - это год, а последний столбец - это значение.

В столбце месяца в 14-м году отсутствуют два наблюдения (июнь и июль), а в 15-м году - ноябрь.

Я бы хотел, чтобы эти пропущенные месяцы имели нулевое значение. Это означает, что, например, для 15-го года данные должны выглядеть следующим образом: 

16 10 15    0.7339261
16 11 15    0
16 12 15    1.1303524

Кто-нибудь может предложить способ сделать это?

Ответы [ 2 ]

4 голосов
/ 15 мая 2019

Или в data.table, сгенерируйте месяцы для каждого идентификатора и года, оставьте присоединиться к этому с исходным набором данных для id, y, m, а затем замените NA на 0: 

library(data.table)
setDT(df)

df[df[, .(m=min(m):max(m)), by=.(id, y)], on=.(id,y,m)][
    is.na(v), v := 0]
1 голос
/ 14 мая 2019

С dplyr и tidyr вы можете сделать: 

df %>%
 group_by(id) %>%
 complete(m = seq(min(m), max(m), 1), fill = list(v = 0)) %>%
 fill(y)

      id     m     y        v
   <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
 1    12     1    14  0.539  
 2    12     2    14 -0.0768 
 3    12     3    14  1.85   
 4    12     4    14 -0.855  
 5    12     5    14  0.0326 
 6    12     6    14  0      
 7    12     7    14  0      
 8    12     8    14 -1.03   
 9    12     9    14 -0.982  
10    12    10    14  0.00410
11    12    11    14 -0.233  
12    12    12    14 -0.499  
13    14     1    14  1.55   
14    14     2    14  0.0875 
15    14     3    14  1.32   
16    14     4    14 -0.981  
17    14     5    14 -0.246  
18    14     6    14 -1.40   
19    14     7    14  1.44   
20    14     8    14 -0.981  
21    14     9    14  1.47   
22    14    10    14 -0.991  
23    14    11    14 -0.0945 
24    14    12    14 -2.88   
25    16    10    15 -0.247  
26    16    11    15  0      
27    16    12    15  0.0147
...