宽格式数据框到时间序列数据框

Question

我目前正在努力将我的数据集重塑为首选结果。假设我从以下数据集开始：

library(tsbox)
library(dplyr)    
library(tidyr)

# create df that matches my format
df1 <- ts_wide(ts_df(ts_c(mdeaths)))
df1$id <- 1
df2 <- ts_wide(ts_df(ts_c(mdeaths)))
df2$id <- 2
df <- rbind(df1, df2)

现在这个数据集有一个日期列，一个值列和一个“id”列，它应该指定哪些date/value点属于同一个观察对象。我现在想将我的数据集重塑为 2x2 数据框，其中第一列是 id，而第二列是时间序列对象（对应于该 id 的 date/value）。为此，我尝试了以下操作：

# create a new df, with two cols (id and ts)
df_ts <- df %>% 
group_by(id) %>%
nest()

nest 命令创建了一个“数据框的列表列”，这并不是我想要的。我知道可以通过 ts(data$value, data$date) 定义一个 ts，但我不知道如何在 group_by(id) 函数之后集成它。谁能帮我如何将此列变成 ts 对象而不是数据框？我是 R 的新手，感谢任何形式的帮助。提前致谢

Answer 1

如果你有一个非原子数据类型，它必须是一个列表列。
如果您想要 ts 对象的列表列，您可以：

df %>%
  group_by(id) %>%
  summarize(ts = list(ts(value, time)))

继续你的管道你可以：

df %>% 
  group_by(id) %>% 
  nest() %>% 
  mutate(data = purrr::map(data, with, ts(value, time)))

宽格式数据框到时间序列数据框

dataframe in wideformat to dataframe of timeseries

r

time-series

dataframe