时间序列的数据转换答案

【问题标题】：Data transformation for time series时间序列的数据转换
【发布时间】：2020-06-07 22:17:03
【问题描述】：

这是我的实际数据集的示例：

library("tidyverse")
year <- c(2015,2015,2015,2016,2016,2016,2016)
period <- c("P1","P2","P3","P1","P2","P3","P4")
value <- c(120,130,25,114,236,541,248)
dete <- as.tibble(data.frame(year = year,periode = period, value = value))

所以，在这个数据集中，我们有：年……年，期间，就像一个月（相当于 12 周中的 4 周）价值，例如一些销售价值

我的问题如下：我想在输出中显示一个像这样向我显示每年的最大值（值）的小标题：

result <- as.tibble(data.frame(period = c("P1","P2","P3","P4"), occurence = c(0,1,1,0)))

但我也想增加权重，在这种情况下，2016 年有 12 个时期中有 4 个时期（一年中有 12 个月），而 2015 年只有 3 个时期。适当的结果是：

result <- as.tibble(data.frame(period = c("P1","P2","P3","P4"), occurence = c(0,3/12,4/12,0)))

通常我有 12 个时期，但有时在去年我只有一部分可用。

【问题讨论】：

标签： r time time-series

【解决方案1】：

你说：

我想在输出中显示一个小标题，显示每年的最大值（值）...按每年的周期数加权。

所以我假设你想要这个：

dete %>%
  group_by(year) %>%
  mutate(n=n()) %>%
  summarise(max.value=max(value), weight=mean(n) / 12, 
            occurrence=max.value*weight) %>%
  select(-max.value, -weight) # Optional

# A tibble: 2 x 4
   year max.value weight occurence
  <dbl>     <dbl>  <dbl>     <dbl>
1  2015       130  0.25       32.5
2  2016       541  0.333     180.

我不明白为什么当你提到你想要的年份时输出中有句号。

【讨论】：

我错了，我想要一个 tibble，显示每个时期的最大次数。想象一下，我有一个 8 年的数据集，P2 中的值是我想在 P2 前面拥有的最大 8 次 -> 8。问题是：如果第 8 个值是一年只有 6 个时期，我不想要8 但 7.5

【解决方案2】：

不完全是你的输出，

dete %>% 
  group_by(year) %>% 
  mutate(occurence_weighted = n() /12,
         max_occurance = paste0("P", max(as.numeric(gsub("P","",periode)))))

会给你

 year periode value occurence_weighted max_occurance
  <dbl> <fct>   <dbl>              <dbl> <chr>        
1  2015 P1        120              0.25  P3           
2  2015 P2        130              0.25  P3           
3  2015 P3         25              0.25  P3           
4  2016 P1        114              0.333 P4           
5  2016 P2        236              0.333 P4           
6  2016 P3        541              0.333 P4           
7  2016 P4        248              0.333 P4

删除多余的列会给你：

dete %>% 
  group_by(year) %>% 
  mutate(occurence_weighted = n() /12,
         max_occurance = paste0("P", max(as.numeric(gsub("P","",periode))))) %>%
  select(year, occurence_weighted, max_occurance ) %>%
  distinct()

   year occurence_weighted max_occurance
  <dbl>              <dbl> <chr>        
1  2015              0.25  P3           
2  2016              0.333 P4

【讨论】：