將數據幀轉換為R失業的時間序列

Question

我從勞動統計局下載了1980年至2017年的失業數據。 我將文件上傳到R，並嘗試使用as.ts（unemployment）將其轉換為時間序列，但沒有得到合適的圖形。 我有13列，第一列代表年份，值是1980-2017年，其他12列代表月份和失業率。 例如：

資產（失業）

時間序列：

開始= 1

終點= 38

頻率= 1

年1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月

1 1980 6.3 6.3 6.3 6.9 7.5 7.6 7.8 7.7 7.5 7.5

2 1981年7.5 7.4 7.4 7.2 7.5 7.5 7.2 7.4 7.6 7.9

3 1982 8.6 8.9 9.0 9.3 9.4 9.6 9.8 9.8 10.1 10.4

11月和12月由於空間原因而被壓制

Answer 1

請注意，數據框中的列代表具有不同含義的不同事物（混合變量和觀察值）。 例如，第一列是year ，而其他列是months 。 因此，您必須首先tidy數據框。 使用上面的示例數據：

library(tidyr)
library(dplyr)

df_ts <- df %>% 
  gather(key=Month, value=Value, -Year) %>% 
  mutate(Month=factor(Month, levels = c("Jan", "Feb", "Mar", 
                                        "Apr", "May", "Jun", 
                                        "Jul", "Aug", "Sep", 
                                        "Oct", "Nov", "Dec"))) %>% 
  arrange(Year, Month) %>% 
  pull(Value) %>% 
  as.ts(start=c(1980,1), end=c(2017,12), frequency=12)

Answer 2

您可以使用tidyr::gather()進行tidyverse方式，也可以將數據tidyverse強制轉換為矩陣，然后再將其轉換為ts對象。

我將讓其他人詳細說明如何融合數據框，這是第二種基本R方法的建議。

您的數據：

set.seed(12)
dfm <- matrix(round(rnorm(38*12), digits = 2),
                                 nrow = 38, ncol = 12)
colnames(dfm) <- month.abb
df<- data.frame(Year=seq(1980, 2017), dfm)

首先，我建議您刪除Year變量並將其放入行名稱中：

rownames(df)<-df$Year
df$Year <- NULL

#head(df)

然后，您可以將數據框強制轉換為矩陣。 注意矩陣的方向-在將其解釋為向量之前，您必須對其進行轉置。

df_ts <- ts(as.vector(t(as.matrix(df))), 
   start=c(1980,1), end=c(2017,12), frequency=12)

現在，您可以繪制ts對象：

plot(df_ts)