R：根據條件拆分時間序列數據

Question

我希望根據以下數據點是否顯示增加、減少或沒有變化來拆分時間序列（價格數據）。

例子：

在集合as.ts(c(1,2,3,4,5,5,4,3,2,1)) ，數據點后跟 up 將是1, 2, 3, 4 。

我懷疑這可以用if函數巧妙地解決，但我不確定如何指定下一行，也不確定語法的外觀。

任何幫助將不勝感激！

Answer 1

您可以使用以下兩種方法之一：

1) 使用diff如下：

ifelse(diff(ts) > 0, 'up', ifelse(diff(ts) < 0, 'down', 'none'))

輸出是：

Time Series:
Start = 2 
End = 10 
Frequency = 1 
[1]   up   up   up   up none down down down down

2) 使用dplyr包中的lag函數：

ifelse(ts > lag(ts), 'up', ifelse(ts < lag(ts), 'down', 'none'))

輸出如下：

Time Series:
Start = 1 
End = 10 
Frequency = 1 
 [1] <NA>   up   up   up   up none down down down down

您可以使用lag的默認值或單獨替換第一個 NA。

編輯：根據下面每個評論所需的額外輸出，我正在編輯答案：

您可以將上述結果保存在 newts 中 - 例如，並提取屬於每個“移動”的原始值，如下所示：

newts <- c('up', ifelse(diff(ts) > 0, 'up', ifelse(diff(ts) < 0, 'down', 'none')))
sapply(unique(newts), function(x) ts[newts == x])

輸出如下：

$up
[1] 1 2 3 4 5

$none
[1] 5

$down
[1] 4 3 2 1

這是三個清單。 你可以用它們做任何你想做的事情，或者根據需要將它們組合成其他數據結構。

注意：我將newts預先掛起，因為第一個元素是一個沒有移動的孤兒。 根據您希望事物輸出的方式，您可能需要根據自己的喜好調整此值。