将每日气象周转换为标准气象周(R
我在使用xts、zoo或lubridate包将每日数据转换为每周数据时遇到了许多问题。没有一个答案适合我的问题。我已经尝试了以下代码 library(zoo) library(lubridate) library(xts) library(tidyverse) #Calculation for multistation set.seed(123) df
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zoo相关内容
使用R中的上一个或下一个非NA值填充nas
我正在尝试用R中同一组内的其他非NA值填充列中的NA值。 因此，我的数据如下所示： df id year pop 1 E1 2000 NA 2 E2 2000 NA 3 E2 2001 NA 4 E2 2003 120 5 E2 2005 125 6 E3 1999 115 7 E3 2001 300 8 E3 2003 NA 9 E4 2004 1
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将年月(“yyyy-mm"格式)转换为日期?
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在 data.table 中使用带有 .SD 的 na.locf 函数(zoo 包)
我正在尝试填写所有 NA，不包括第 1 列和第 4 列的前两个 NA，以及第 2 列和第 3 列的三个 NA，以及最近的非 NA 值.这是我的数据和代码: hh 但是，我正在寻找将 lapply 与 .SD 一起使用，因为每种类型都有两列以上.这可能吗? 解决方案 试试 setDT(hh)[, lapply(.SD, function(x) na.locf(x, na.rm=FA
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计算 R data.table 中前 3 行的总和(按方格)
我想计算过去三天每个方格的降雨量，并将其作为新列添加到我的 data.table 中.为了清楚起见，我想总结当前和之前两 (2) 天的降雨量，对于每个气象网格方格 图书馆(动物园)库(data.table)# 制作data.tablerain
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有没有一种快速的方法在 data.table 中运行滚动回归?
我在 R 中运行滚动回归，使用存储在 data.table 中的数据. 我有一个工作版本，但是它感觉就像一个黑客——我真的在使用我从 zoo 包中知道的东西，而 没有任何魔法code>data.table ...因此，感觉比应该的要慢. 结合 Joshua 的建议 - 下面 - 使用 lm.fit 而不是 lm 可以将速度提高约 12 倍. (修订)示例代码: 要求(动物园)需
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按类别填写数据表中的缺失(空白) - 向后和向前
我正在处理我 11 年以上临床实践的大量账单记录数据集.相当多的行缺少转诊医生.但是，使用一些规则我可以很容易地填写它们，但不知道如何在 R 下的 data.table 中实现它.我知道 zoo 包中有 na.locf 之类的东西，data.table 包中的自滚动连接.我看到的例子太简单了，对我没有帮助. 这里有一些虚构的数据来指导你(作为 dput ASCII 文本表示) 结构(
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自适应移动平均线 - R 中的顶级性能
我正在寻找 R 中滚动/滑动窗口函数方面的一些性能提升.这是一项非常常见的任务，可用于任何有序的观察数据集.我想分享一些我的发现，也许有人可以提供反馈以使其更快. 重要的一点是，我关注的是 align="right" 和自适应滚动窗口的情况，所以 width 是一个向量(与我们的观察向量长度相同).如果我们将 width 作为标量，那么在 zoo 和 TTR 包中已经有了非常完善的功能，这些功能
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在预测之前将 zoo 转换为 ts
我正在努力将 zoo 对象转换为 ts 对象. 我有一个包含季度小时数据的巨大 data.frame“测试"，如下所示: date
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R中的xts回归
是否有使用以下类型的 xts 对象运行回归的实用程序: lm(y ~ lab(x, 1) + lag(x, 2) + lag(x,3), data=as.data.frame(coredata(my_xts))) 其中 my_xts 是一个 xts 对象，其中包含一个 x 和一个 y.问题的关键是有没有办法避免做一堆滞后和合并以使 data.frame 具有所有滞后?我认为包 dyn 适用于
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合并两个不同时间粒度的时间序列
我有两个包含时间序列数据的 CSV 文件.我想将两者合并到一个文件中.File1 具有 1 分钟间隔的周期性数据.File2 具有非周期性的事件触发数据.File2 中数据的时间戳可能与 File1 中的数据一致，也可能不一致.我想合并这两个数据集以创建一个数据集，其时间戳是 Data1 和 Data2 的并集.对于两者都不通用的时间戳，我希望将相应数据集的缺失条目指示为 NA. 这是 Fi
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将每小时的动物园时间序列输入函数 stl()
在你问之前，是的，我需要展示这么多数据.stl() 需要两个周期的数据.在这种情况下，一个周期是 24 个值，因此 stl() 至少需要 48 个值. 另外，来自 stl() 帮助: "....这应该是频率大于一的 "ts" 类的对象...." 我正在升级一些旧的计算，以便我的数据采用动物园格式.到目前为止，我已经升级了每月和每日数据，没有任何明显的问题，尽管存在 stl() 速
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na.locf 但不做尾随 NA
我有以下时间序列 >y 直接 na.locf 给我这个: >na.locf(y)[,1]2011-09-04 不适用2011-09-05 不适用2011-09-06 32011-09-07 42011-09-08 42011-09-09 62011-09-10 72011-09-11 82011-09-12 82011-09-13 8 我如何做到这一点? [,1]2011-09-04
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趋势长度 - 面板数据
我有一个平衡良好的面板数据集，其中包含 NA 观察结果.我将使用 LOCF，并想知道每个面板中有多少连续的 NA，然后再进行观察.LOCF 是一个过程，其中可以使用“最后一次观察结转"“填充"缺失值.这对一些时间序列应用程序来说是有意义的；也许我们有 5 分钟增量的天气数据:对缺失观测值的良好猜测可能是 5 分钟前进行的观测. 显然，在一个面板中将观察结果提前一小时比在同一面板中将相同的观察
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有效地从 1 个数据帧中的多个时间序列的开头和结尾删除缺失值
使用 R，我正在尝试从包含多个时间序列的数据框的开头和结尾修剪 NA 值.我已经使用 for 循环和 zoo 包实现了我的目标，但正如预期的那样，它在大型数据帧上效率极低. 我的数据框看起来像这样，包含 3 列，每个时间序列由它的唯一 ID 标识.在这种情况下，AAA、B 和 CCC. id 日期值AAA 2010/01/01 不适用AAA 2010/02/01 34AAA 2010/03
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R/zoo:‘order.by’中的索引条目不是唯一的
我有一个 .csv 文件，其中包含 4 列数据，对应一列日期/时间，间隔为一分钟.缺少一些时间戳，所以我试图生成缺少的日期/时间并在 Y 列中为它们分配 NA 值.我以前使用其他格式完全相同的 .csv 文件完成了此操作，没有任何问题.代码是: #读取csv文件har10 = read.csv(fpath, header=TRUE);# 设置日期har10$HAR.TS 警告信息:在动物园(ha
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为什么使用 xts/zoo 在 R 中没有 apply.hourly?
我想按小时平均汇总数据.日常很简单: apply.daily(X2,mean) 为什么没有每小时的功能?我试过了 hr.means
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如何在 R 中分析不规则的时间序列
我在 R 中有一个 zoo 时间序列: d
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如何从动物园的 2 列中读取日期时间?
我有一个包含分钟汇率的 csv 文件 ,,,,,,,EURUSD,20110103,000000,1.3353,1.3354,1.3353,1.3354,4EURUSD,20110103,000100,1.3355,1.3356,1.3355,1.3356,4EURUSD,2011010
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R:在时间序列中填充缺失的日期?
我有一个缺少天数的动物园时间序列.为了填补它并有一个连续的系列，我这样做...... 我从开始到结束生成一个 chron 日期时间序列. 我将我的系列与这个合并. 我使用 na.locf 将 NA 替换为 las 观察. 我删除了 syntetic chron 序列. 我可以更轻松地做同样的事情吗?也许有一些与频率相关的索引函数? 解决方案 如果使用带有索引的
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