将1和0组为两个词组，标识开始和结束并计算持续时间

Question

我正在做一些周期性分析。

我有变量X，如果处于收缩状态，则为true，否则为false

X
##[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

....

我改成0和1

X2<-as.ts(X*1)

然后我有一个日期序列。

td
## [1] "2000-01-31" "2000-02-29" "2000-03-31" "2000-04-30" "2000-05-31" "2000-06-30"

....

然后我用'zoo'以td顺序索引X2 。

library(zoo)
na_ts = zoo(x=X2, order.by=td) 

现在是我的问题。 我想确定值更改时的日期，并计算该系列停留在1和0的时间。

如此理想的结果：

start      end          type       duration
2000-01-31 - 2001-05-31 contraction 17 months
2001-06-30 - 2004-05-31  expansion .... 

有人可以帮我吗？ 提前谢谢了。

Answer 1

您可以使用X的游程编码将时间序列分成具有相同值的连续元素：

# Reproducible example
X <- c(F, F, F, T, T, F)
td <- c( "2000-01-31", "2000-02-29", "2000-03-31", "2000-04-30", "2000-05-31", "2000-06-30")
library(zoo)
na_ts = zoo(x=X, order.by=td)

# Split with run-length encoding
runlens <- rle(X)
(ts.spl <- split(na_ts, rep(seq_along(runlens$lengths), times=runlens$lengths)))
# $`1`
# 2000-01-31 2000-02-29 2000-03-31 
#      FALSE      FALSE      FALSE 
# 
# $`2`
# 2000-04-30 2000-05-31 
#       TRUE       TRUE 
# 
# $`3`
# 2000-06-30 
#      FALSE 

现在，您可以从存储在ts.spl列表中的每个时间序列中提取所需的任何信息。 例如：

dat <- data.frame(start = sapply(ts.spl, start),
                  end = sapply(ts.spl, end),
                  val = ifelse(runlens$values, "contraction", "expansion"))
dat$days <- as.numeric(as.Date(dat$end) - as.Date(dat$start), units="days")
dat
#        start        end         val days
# 1 2000-01-31 2000-03-31   expansion   60
# 2 2000-04-30 2000-05-31 contraction   31
# 3 2000-06-30 2000-06-30   expansion    0

这种方法是“拆分应用合并”的一个示例，其中我们根据数据的某些属性拆分原始数据，应用函数提取有关每个片段的感兴趣信息，然后将其重新组合在一起。

Answer 2

这是我稍加修改后的代码。 谢谢josilber！ 我们通常会在周期性分析中处理月度数据，因为约会长达数天并不准确。 同样，经济可能处于衰退/扩张中，因此不会为零。

na_ts = zoo(x=X, order.by=td)

# Split with run-length encoding

runlens <- rle(X)
(ts.spl <- split(na_ts, rep(seq_along(runlens$lengths), times=runlens$lengths)))

dat <- data.frame(start = sapply(ts.spl, start),
                  end = sapply(ts.spl, end),
                  val = ifelse(runlens$values, "contraction", "expansion"))
dat$months<- runlens$lengths
dat