在R中处理时间序列数据

Question

此问题是从“交叉验证”迁移而来的，因为可以在“堆栈溢出”中回答。 迁移 7年前 。 了解更多 。

在R操作以下类型的时间序列数据的好方法是什么：

username;variable;2012-01-01;2012-01-15;2012-02-01;2012-03-01;2012-04-01;2012-05-01;2012-07-02 
user1;var1;5;5;5;5;6;6;6
user1;var2;0;0;1;0;0;1;1
user1;var3;9;9;9;9;9;9;9
user2;var1;4;4;4;4;4;6;6
user2;var2;0;0;1;1;1;1;1
user2;var3;4;4;4;9;9;9;9

数据包含每个受监视用户的一组时间序列。 我的目标是使数据具有某种格式，以便我可以轻松地对此数据集查询“增量”。 也就是说，从某个时间点开始，我可以回顾并计算某个变量在多久之前发生更改，并且还可以从该查询中获取原始值和新值。

仅将日期和变量名作为参数的函数将是完美的，例如fun(2012-07-02, var1) ， fun(2012-02-17, var1)或fun(2014-09-02, var1)将返回四列： username,original_value;new_value;days_since_change 。

是否有R包或代码段可以执行类似的操作？

Answer 1

这是如何以易于使用的格式转换表格的方法。 使用reshape2软件包并melt数据的技巧。

my.table <-read.table(text="username;variable;2012-01-01;2012-01-15;2012-02-01;2012-03-01;2012-04-01;2012-05-01;2012-07-02
user1;var1;5;5;5;5;6;6;6
user1;var2;0;0;1;0;0;1;1
user1;var3;9;9;9;9;9;9;9
user2;var1;4;4;4;4;4;6;6
user2;var2;0;0;1;1;1;1;1
user2;var3;4;4;4;9;9;9;9",sep=";", header=TRUE)

library(reshape2)
res <-melt(my.table,id.vars=c("username","variable") )    #melt on the first two columns
colnames(res)[3] <-"Date"
res$Date <-as.Date(res$Date,format="X%Y.%m.%d")           #transform into date format

out <-res[res$username=="user1" & res$variable=="var1",]  #request user1 and var1
out

   username variable       Date value
1     user1     var1 2012-01-01     5
7     user1     var1 2012-01-15     5
13    user1     var1 2012-02-01     5
19    user1     var1 2012-03-01     5
25    user1     var1 2012-04-01     6
31    user1     var1 2012-05-01     6
37    user1     var1 2012-07-02     6

当您说original_value;new_value;days_since_change时，我不明白您想要什么original_value;new_value;days_since_change但是通过这种方式提取的数据，我相信您可以弄清楚。