chuỗi thời gian ghép/hợp nhất (trong R)

Question

Tôi phải đối tượng xts/zoo. mỗi loại có các biến số khác nhau trong một khoảng thời gian khác nhau. Tôi muốn tạo một chuỗi thời gian duy nhất bao gồm tất cả các biện pháp mọi lúc, với NA cho ngày kết hợp/biến bị thiếu. Làm thế nào để làm điều đó? ví dụ nhân tạo:

library(xts) 
x<-cbind(a=1:3,b=3:1) 
rownames(x) = as.character(Sys.Date()-1:3) 

y<-cbind(a=5:7,c=3:1) 
rownames(y) = as.character(Sys.Date()-5:7) 

xs=as.xts(x) 
ys=as.xts(y) 

#now what? 

#desired outcome looks like: 
      a b c 
2013-03-10 7 NA 1 
2013-03-11 6 NA 2 
2013-03-12 5 NA 3 
2013-03-14 3 1 NA 
2013-03-15 2 2 NA 
2013-03-16 1 3 NA 

# regular merge looks like that (adding an a.1 variable) 
merge(xs,ys) 
      a b a.1 c 
2013-03-10 NA NA 7 1 
2013-03-11 NA NA 6 2 
2013-03-12 NA NA 5 3 
2013-03-14 3 1 NA NA 
2013-03-15 2 2 NA NA 
2013-03-16 1 3 NA NA 

# simple concatenation ignores variable names and looks like that 
c(xs,ys) 
      a b 
2013-03-10 7 1 
2013-03-11 6 2 
2013-03-12 5 3 
2013-03-14 3 1 
2013-03-15 2 2 
2013-03-16 1 3 

# so what should I do? 

Answer 1

Đây không phải là giải pháp chung. Nhưng hoạt động cho ví dụ này:

cbind(rbind(xs[,1],ys[,1]), cbind(xs[,-1],ys[,-1])) 
      a b c 
2013-03-10 7 NA 1 
2013-03-11 6 NA 2 
2013-03-12 5 NA 3 
2013-03-14 3 1 NA 
2013-03-15 2 2 NA 
2013-03-16 1 3 NA 

Chỉ cần nhắc rằng cbind.xts chỉ là merge.xts. S bạn có thể nhận được kết quả tương tự sử dụng merge

merge(rbind(xs[,1],ys[,1]), merge(xs[,-1],ys[,-1])) 
      a b c 
2013-03-10 7 NA 1 
2013-03-11 6 NA 2 
2013-03-12 5 NA 3 
2013-03-14 3 1 NA 
2013-03-15 2 2 NA 
2013-03-16 1 3 NA 

Vấn đề với giải pháp này là nếu ys và xs có một số ngày incommon, bạn sẽ phải nhân đôi chỉ số trong trận chung kết xts dụ object.For của bạn, nếu chúng ta thay thế y :

rownames(y) = as.character(Sys.Date()-3:5) 

Bạn nhận được, một chỉ số trùng lặp cho 2013-03-14, vì vậy, im anot chắc chắn rằng nó sa đối tượng hợp lệ xts.

merge(rbind(xs[,1],ys[,1]), merge(xs[,-1],ys[,-1])) 
      a b c 
2013-03-12 7 NA 1 
2013-03-13 6 NA 2 
2013-03-14 3 1 3 
2013-03-14 5 NA NA 
2013-03-15 2 2 NA 
2013-03-16 1 3 NA 

EDIT một sự tổng quát của giải pháp:

inter <- intersect(names(ys), names(xs)) 
diffx <- setdiff(names(xs),inter) 
diffy <- setdiff(names(ys),inter) 

merge(rbind(xs[,inter],ys[,inter]), merge(xs[,diffx],ys[,diffy])) 


      a b c 
2013-03-10 7 NA 1 
2013-03-11 6 NA 2 
2013-03-12 5 NA 3 
2013-03-14 3 1 NA 
2013-03-15 2 2 NA 
2013-03-16 1 3 NA 

Answer 2

What you want => merge(data.frame(x,d),data.frame(y,d),by=c("d","a"),all=T)

Bạn nên sử dụng data.frame không tên vectơ/ma trận, đây là một giải pháp chung, những gì bạn muốn chỉ là một lớp lót có sự tham gia đầy đủ bên ngoài (xem? hợp nhất)

x<-cbind(a=1:3,b=3:1) 
d= as.character(Sys.Date()-1:3) 
DT1 = data.frame(x,d) 
#DT1 
# a b   d 
#1: 1 3 2013-03-16 
#2: 2 2 2013-03-15 
#3: 3 1 2013-03-14 

y<-cbind(a=5:7,c=3:1) 
d = as.character(Sys.Date()-5:7) 
DT2 = data.frame(y,d) 
#DT2 
# a b   d 
#1: 1 3 2013-03-12 
#2: 2 2 2013-03-11 
#3: 3 1 2013-03-10 
merge(DT1,DT2,by=c("d","a"),all=T) 
#   d a b c 
#1 2013-03-10 7 NA 1 
#2 2013-03-11 6 NA 2 
#3 2013-03-12 5 NA 3 
#4 2013-03-14 3 1 NA 
#5 2013-03-15 2 2 NA 
#6 2013-03-16 1 3 NA 

Answer 3

ok. đã dành thời gian suy nghĩ về điều này. bởi vì cuối cùng tôi cần phải "hợp nhất" nhiều datafram/xts thành một, và không chỉ hợp nhất hai trong số chúng, tôi nghĩ rằng nó có ý nghĩa để làm tất cả điều này trong một bước: tạo một ma trận lớn của tất cả các kết hợp ngày/var. sau đó cắm vào ma trận lớn này tất cả các dữ liệu quan sát, đối tượng của đối tượng. mã trông như sau (sẽ được hạnh phúc để có được ý kiến ​​về nó, và cảm thấy tự do để sử dụng, mà không cần bất kỳ loại bảo hành, tất nhiên):

alltogether = function(dlist) { 
    all.vars = unique(unlist(lapply(dlist,colnames))) 
    all.obs = unique(unlist(lapply(dlist,rownames)))  
    res = array(NA,dim=c(length(all.obs),length(all.vars)), 
      dimnames=list(all.obs,all.vars)) 
    for(d in dlist) { 
      res[rownames(d),colnames(d)]=d 
    } 
    return(res) 
} 

alltogether.xts = function(xlist) { 
    dlist = lapply(xlist,as.matrix) 
    res = alltogether(dlist) 
    xres = as.xts(res) 
    return(xres) 
} 

Answer 4

tôi sẽ nói để chuyển đổi nó vào một mảng số (as.numeric (ts)), nối nó với cbind (ts1, ts2) và sau đó quay trở lại chuỗi thời gian, ts (c (as.numeric (ts1), as.numeric (ts2))