合並兩個不規則的動物園時間序列會破壞結構

Question

我正在使用具有數千行的貿易數據集。 每個記錄都有一個基於符號和日期的唯一鍵。 給定符號的交易記錄是不規則的，因此使用動物園將是自然的選擇。 我需要使用滯后和合並來創建一個新的數據集。 但是，我不知道如何在動物園中設置多列索引以使用滯后功能。 以下是樣本數據集和預期的輸出。

df = data.frame(
    dt = as.Date(c("2015-01-01", "2015-01-05", "2015-01-06",
                   "2015-01-01", "2015-01-02")),
    id = c("i1", "i1", "i1", "i2", "i2"),
    v1 = c(110, 115, 119, 212, 213),
    v2 = c(100, 170, 180, 202, 210),
    v3 = c(11, 13, 16, 22, 24)
)
df$id = as.character(df$id)

輸出應該是

2015-01-01, i1, 110, 100, 11, 2015-01-05, i1, 115, 170, 13 
2015-01-05, i1, 115, 170, 13, 2015-01-06, i1, 119, 180, 16 
2015-01-06, i1, 119, 180, 16, NA, NA, NA, NA, NA
2015-01-01, i2, 212, 202, 22, 2015-01-02, i2, 213, 210, 24 
2015-01-02, i2, 213, 210, 24, NA, NA, NA, NA, NA

請注意，無論列數如何，我都需要合並完整的行。 以下是解決基於Zoo的“分組”滯后操作的一種可能方法，該操作將合並完整的行。

doProcessing = function(df){
  icolnames = colnames(df)
  tt = zoo(df, df$dt)
  tt1 = merge(tt, lag(tt, 1))
  colnames(tt1) = c(icolnames, paste0("lag_", icolnames))
  data.frame(tt1, stringsAsFactors=F)
}
fin_df = do.call(rbind, with(df, by(df, list(id), doProcessing, simplify=F)))

該最終輸出幀將每個字段都作為因子，這與原始數據幀不同。

> str(df)
'data.frame':   5 obs. of  5 variables:
 $ dt: Date, format: "2015-01-05" "2015-01-01" ...
 $ id: chr  "i1" "i1" "i1" "i2" ...
 $ v1: num  115 110 119 212 213
 $ v2: num  170 100 180 202 210
 $ v3: num  13 11 16 22 24

結果數據框看起來像

> str(fin_df)
'data.frame':   5 obs. of  10 variables:
 $ dt    : Factor w/ 4 levels "2015-01-01","2015-01-05",..: 1 2 3 1 4
 $ id    : Factor w/ 2 levels "i1","i2": 1 1 1 2 2
 $ v1    : Factor w/ 5 levels "110","115","119",..: 1 2 3 4 5
 $ v2    : Factor w/ 5 levels "100","170","180",..: 1 2 3 4 5
 $ v3    : Factor w/ 5 levels "11","13","16",..: 1 2 3 4 5
 $ lag_dt: Factor w/ 3 levels "2015-01-05","2015-01-06",..: 1 2 NA 3 NA
 $ lag_id: Factor w/ 2 levels "i1","i2": 1 1 NA 2 NA
 $ lag_v1: Factor w/ 3 levels "115","119","213": 1 2 NA 3 NA
 $ lag_v2: Factor w/ 3 levels "170","180","210": 1 2 NA 3 NA
 $ lag_v3: Factor w/ 3 levels "13","16","24": 1 2 NA 3 NA

我在做什么錯？如何根據原始數據幀獲得正確的結構？

我根據動物園時間序列中的此鏈接多部分索引問了這個問題，但是我把那個線程弄糟了，因此沒有收到任何回應。 需要以正確的方式解決此問題，因為手動修復並不美觀，也不是“ R”的處理方式。

Answer 1

您在組的索引中有重疊。 為了避免很多遺漏，一種解決方案是使用包含每個id的列表作為其自己的時間序列（ zoo對象）：

>  myTsList <- tapply(1:nrow(df), df$id, function(x) { zoo::zoo(df[x, ], df$dt[x]) } )
>  myTsList 
$i1
           dt         id v1  v2  v3
2015-01-01 2015-01-01 i1 110 100 11
2015-01-05 2015-01-05 i1 115 170 13
2015-01-06 2015-01-06 i1 119 180 16

$i2
           dt         id v1  v2  v3
2015-01-01 2015-01-01 i2 212 202 22
2015-01-02 2015-01-02 i2 213 210 24

然后，您可以在談論時輕松進行grouped lag ：

>  res <- lapply(myTsList, function(x) merge(x, lag(x), suffixes=c("","lag")) )
>  res
$i1
           dt.        id. v1. v2. v3. dt.lag     id.lag v1.lag v2.lag v3.lag
2015-01-01 2015-01-01 i1  110 100 11  2015-01-05 i1     115    170    13    
2015-01-05 2015-01-05 i1  115 170 13  2015-01-06 i1     119    180    16    
2015-01-06 2015-01-06 i1  119 180 16  <NA>       <NA>   <NA>   <NA>   <NA>  

$i2
           dt.        id. v1. v2. v3. dt.lag     id.lag v1.lag v2.lag v3.lag
2015-01-01 2015-01-01 i2  212 202 22  2015-01-02 i2     213    210    24    
2015-01-02 2015-01-02 i2  213 210 24  <NA>       <NA>   <NA>   <NA>   <NA> 

當然，如果要具有data.frame結構，則可以bind組，但是由於索引重疊，我們需要首先進行轉換：

> Reduce(rbind, lapply(res, as.data.frame))
                   dt. id. v1. v2. v3.     dt.lag id.lag v1.lag v2.lag v3.lag
2015-01-01  2015-01-01  i1 110 100  11 2015-01-05     i1    115    170     13
2015-01-05  2015-01-05  i1 115 170  13 2015-01-06     i1    119    180     16
2015-01-06  2015-01-06  i1 119 180  16       <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>
2015-01-011 2015-01-01  i2 212 202  22 2015-01-02     i2    213    210     24
2015-01-02  2015-01-02  i2 213 210  24       <NA>   <NA>   <NA>   <NA>   <NA>

編輯：如果您根本不需要時間序列，而只需要最終輸出為data.frame ，那么受我的建議啟發，您可以采取以下措施：

df$ind <- 1:nrow(df)
myTsList <- tapply(1:nrow(df), df$id, function(x) zoo::zoo(df[x, "ind"], df$dt[x])  )
res <- lapply(myTsList, function(x) merge(x, lag(x)) )
newDf<- Reduce(rbind, lapply(res, as.data.frame))
df$ind <- NULL
as.data.frame(cbind(df[newDf[,1],],df[newDf[,2],]))

          dt id  v1  v2 v3         dt   id  v1  v2 v3
1 2015-01-01 i1 110 100 11 2015-01-05   i1 115 170 13
2 2015-01-05 i1 115 170 13 2015-01-06   i1 119 180 16
3 2015-01-06 i1 119 180 16       <NA> <NA>  NA  NA NA
4 2015-01-01 i2 212 202 22 2015-01-02   i2 213 210 24
5 2015-01-02 i2 213 210 24       <NA> <NA>  NA  NA NA

這也將保留原始data.frame的正確類等。

編輯*一個更簡單的dplyr解決方案：

library(dplyr)
merge( 
    df,
    df %>% group_by(id) %>% mutate(lag=lag(dt)), 
    by.x=c("id","dt"), by.y=c("id","lag"), all.x=TRUE
)

  id         dt v1.x v2.x v3.x         dt v1.y v2.y v3.y
1 i1 2015-01-01  110  100   11 2015-01-05  115  170   13
2 i1 2015-01-05  115  170   13 2015-01-06  119  180   16
3 i1 2015-01-06  119  180   16       <NA>   NA   NA   NA
4 i2 2015-01-01  212  202   22 2015-01-02  213  210   24
5 i2 2015-01-02  213  210   24       <NA>   NA   NA   NA