使用 reshape2 (melt and cast) 为时间序列重组数据帧

Question

我正在尝试获取数据框的一些片段并重新调整它们，以便它们适合使用 xts 或 zoo 之类的包进行时间序列分析。为此（据我所知），我只需要一个时间序列矩阵，其中包含相关变量的值，以广泛的形式设置。

看来reshape2 包中的melt 和cast 将是执行此操作的方法，我正在使用此处找到的相同方法：https://stats.stackexchange.com/questions/7439/how-to-change-data-between-wide-and-long-formats-in-r ...但我遇到了麻烦.

假设这是数据集：

df <- structure(list(Date = structure(c(15461, 15462, 15463, 15461, 
15462, 15461, 15462, 15463, 15461, 15462, 15461, 15462, 15461, 
15462, 15463), class = "Date"), Company = structure(c(2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("Fakeco", 
"Globcorp", "Renco"), class = "factor"), Region = structure(c(2L, 
2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("amer", 
"asia", "euro"), class = "factor"), Revenue = c(141L, 467L, 168L, 
359L, 220L, 124L, 303L, 196L, 264L, 461L, 149L, 472L, 287L, 308L, 
333L)), .Names = c("Date", "Company", "Region", "Revenue"), row.names = c(NA, 
-15L), class = "data.frame")

最终，我希望使用唯一的日期条目组织数据，每列 一家区域公司，并将收入作为值。

我的第一个猜测是做类似的事情

1) 创建一个变量，它是 Company 和 Region 的组合，以便每个组合 可以是一列：

df$coreg <- do.call(paste, c(df[c("Company", "Region")], sep= "_"))

2) 使用plyr 围绕这个新变量重新组织

dfply <- ddply(df, c("Date","coreg"),
    function(df) c(Revenue = sum(df[,4])))

3) 使用reshape2 中的melt 和cast 函数重新组织时间序列的数据 分析。

one <- melt(dfply, id=c("Date","coreg"))

two <- dcast(one, Date ~ coreg)

但是有没有更直接的方法可以做到这一点？这似乎是一个非常迂回的方式 进行了几次切换和数据聚合，我觉得我没有正确利用 melt 和 cast...

Answer 1

这是您要查找的格式吗？

dcast(df, Date ~ Region + Company, value.var = "Revenue")

#         Date amer_Renco asia_Fakeco asia_Globcorp euro_Fakeco euro_Globcorp euro_Renco
# 1 2012-05-01        264         287           141         149           359        124
# 2 2012-05-02        461         308           467         472           220        303
# 3 2012-05-03         NA         333           168          NA            NA        196

Answer 2

试试这个，忽略警告，或者使用suppressWarnings(read.zoo(df, split = 2:3))：

library(zoo)
z <- read.zoo(df, split = 2:3)