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时间序列分析工具箱——timetk(五)
2019-09-03 02:41:23 】 浏览:108
Tags:时间序列 分析 工具箱 timetk

## date price ## <date> <int> ## 1 2010-01-01 6558 ## 2 2010-02-01 7481 ## 3 2010-03-01 9475 ## 4 2010-04-01 9424 ## 5 2010-05-01 9351 ## 6 2010-06-01 10552 ## 7 2010-07-01 9077 ## 8 2010-08-01 9273 ## 9 2010-09-01 9420 ## 10 2010-10-01 9413 ## # ... with 74 more rows

tk_ts

有许多包用了另一种类型的时间序列数据——ts,其中最常见的可能就是 forecast 包。使用 tk_ts() 函数的优点有两个:

  1. 与其他 tk_ 函数兼容,可以方便直接的实现数据的转换和逆转换。
  2. 更重要的是:当使用 tk_ts 函数时,ts 对象将初始的不规则时间索引(通常是具体的日期)转换成一个索引属性。这使得保留日期和时间信息成为可能。

一个例子,使用 tk_tbl(timetk_index = TRUE)函数转换成 ts 对象。因为 ts 对象只能处理规则时间索引,我们需要添加参数 start = 2010freq = 12

# Coerce to ts
beer_sales_ts <- tk_ts(
    beer_sales_tbl,
    start = 2010,
    freq = 12)

# Show the calendar-printout
beer_sales_ts
##        Jan   Feb   Mar   Apr   May   Jun   Jul   Aug   Sep   Oct
## 2010  6558  7481  9475  9424  9351 10552  9077  9273  9420  9413
## 2011  6901  8014  9833  9281  9967 11344  9106 10468 10085  9612
## 2012  7486  8641  9709  9423 11342 11274  9845 11163  9532 10754
## 2013  8395  8888 10109 10493 12217 11385 11186 11462 10494 11541
## 2014  8559  9061 10058 10979 11794 11906 10966 10981 10827 11815
## 2015  8398  9061 10720 11105 11505 12903 11866 11223 12023 11986
## 2016  8540 10158 11879 11155 11916 13291 10540 12212 11786 11424
##        Nov   Dec
## 2010  9866 11455
## 2011 10328 11483
## 2012 10953 11922
## 2013 11139 12709
## 2014 10466 13303
## 2015 11510 14190
## 2016 12482 13832

有两种方法转换回 tbl

  1. 直接使用 tk_tbl(),我们将得到 YEARMON 类型的“规则”的时间索引(来自 zoo 包)。
  2. 如果原始对象用 tk_ts() 创建,并且有属性 timetk_index,我们可以通过命令 tk_tbl(timetk_index = TRUE) 转换回去,并得到 Date 格式 “非规则”时间索引。

方法 1:注意,日期列是 YEARMON 类型的。

tk_tbl(beer_sales_ts, rename_index = "date")
## # A tibble: 84 x 2
##             date price
##    <S3: yearmon> <int>
##  1      Jan 2010  6558
##  2      Feb 2010  7481
##  3      Mar 2010  9475
##  4      Apr 2010  9424
##  5      May 2010  9351
##  6      Jun 2010 10552
##  7      Jul 2010  9077
##  8      Aug 2010  9273
##  9      Sep 2010  9420
## 10      Oct 2010  9413
## # ... with 74 more rows

方法 2:设置参数 timetk_idx = TRUE找回初始的日期或时间信息

首先,用 has_timetk_idx() 检查 ts 对象是否存在 timetk 索引。

# Check for timetk index. 
has_timetk_idx(beer_sales_ts)
## [1] TRUE

如果返回值是 TRUE,在调用 tk_tbl() 时设定 timetk_idx = TRUE。现在可以看到日期列是 date 类型的,这在以往不容易做到。

# If timetk_idx is present, can get original dates back 
tk_tbl(beer_sales_ts, timetk_idx = TRUE, rename_index = "date")
## # A tibble: 84 x 2
##          date price
##        <date> <int>
##  1 2010-01-01  6558
##  2 2010-02-01  7481
##  3 2010-03-01  9475
##  4 2010-04-01  9424
##  5 2010-05-01  9351
##  6 2010-06-01 10552
##  7 2010-07-01  9077
##  8 2010-08-01  9273
##  9 2010-09-01  9420
## 10 2010-10-01  9413
## # ... with 74 more rows

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