将 Time-Series 对象嵌套到 DataFrame 中

Question

library(fpp)
library(purrr)
library(tidyr)

data(austourists)
tr <- window(austourists,end=c(2007,12))
te <- window(austourists, start=c(2008,1))

我有来自FPP套餐的澳大利亚游客数据。我想创建多个时间序列对象，这些对象根据不同的起始年份进行修剪。

df <- as.data.frame(1999:2005)
colnames(df) <- "yr_start"
df$yr_end <- 2008

我想重复上面看到的 window 函数，但使用 df 中的给定输入。我试图使用 map 和 nest 创建一个时间序列对象并将其嵌套到位。

我的目标是结构为

的数据框

   head(df)
 yr_start yr_end  ts.object 
 <num>    <num>    <list>
 1992     2008     <S3 class: ts object>
 1993     2008     <S3 class: ts object>
 1994     2008    <S3 class: ts object>
 1995     2008    <S3 class: ts object>
 1996     2008    <S3 class: ts object>
 1997     2008    <S3 class: ts object>

目标是稍后将这些 ts 对象用于运行在这些 ts 对象上使用 map 函数的指数平滑模型。

Answer 1

您可以在 yr_start 和 yr_end 列上使用 map2，并为每对 start-end 年构造一个 ts 对象：

df %>% 
    mutate(ts.object = map2(yr_start, yr_end, ~ window(austourists, start=c(.x, 1), end=c(.y, 4)))) %>% 
    as.tibble()

# A tibble: 7 x 3
#  yr_start yr_end ts.object
#     <int>  <dbl>    <list>
#1     1999   2008  <S3: ts>
#2     2000   2008  <S3: ts>
#3     2001   2008  <S3: ts>
#4     2002   2008  <S3: ts>
#5     2003   2008  <S3: ts>
#6     2004   2008  <S3: ts>
#7     2005   2008  <S3: ts>

df_ts <- df %>% 
    mutate(ts.object = map2(yr_start, yr_end, ~ window(austourists, start=c(.x, 1), end=c(.y, 4)))) %>% 
    as.tibble()

这是 ts.object 列的最后两行：

df_ts$ts.object[[6]]
#         Qtr1     Qtr2     Qtr3     Qtr4
#2004 41.27360 26.65586 28.27986 35.19115
#2005 41.72746 24.04185 32.32810 37.32871
#2006 46.21315 29.34633 36.48291 42.97772
#2007 48.90152 31.18022 37.71788 40.42021
#2008 51.20686 31.88723 40.97826 43.77249

df_ts$ts.object[[7]]
#         Qtr1     Qtr2     Qtr3     Qtr4
#2005 41.72746 24.04185 32.32810 37.32871
#2006 46.21315 29.34633 36.48291 42.97772
#2007 48.90152 31.18022 37.71788 40.42021
#2008 51.20686 31.88723 40.97826 43.77249

或使用 Map 来自基数 R:

df %>% mutate(ts.object = Map(function(x, y) window(austourists, start=c(x, 1), end=c(y, 4)), yr_start, yr_end))

将 Time-Series 对象嵌套到 DataFrame 中

Nest Time-Series object into a DataFrame

r

dataframe

tidyr

purrr

tidyverse