在R中生成季度日期的序列答案

【问题标题】：generate seq of quarter date in R在R中生成季度日期的序列
【发布时间】：2016-05-27 02:07:27
【问题描述】：

我是 R 新手，我是否有一个看起来像这样的数据框。

 Date       A       B
1990 Q1     2       3
     Q2     4       2
     Q3     7       6
     Q4     5       3
1991 Q1     7       6
     Q2     1       8
     Q3     7       6
     Q4     9       2
1992 Q1     1       7
     Q2     4       6
     Q3     1       3
     Q4     5       8
...

该列一直延伸到行尾，并且开始日期和结束日期都不是固定的，因为数据会不断更新。我想将日期列格式化为日期类并实现如下效果：

 Date       A       B
1990 Q1     2       3
1990 Q2     4       2
1990 Q3     7       6
1990 Q4     5       3
1991 Q1     7       6
1991 Q2     1       8
1991 Q3     7       6
1991 Q4     9       2
1992 Q1     1       7
1992 Q2     4       6
1992 Q3     1       3
1992 Q4     5       8
...

我想在左侧重新创建一个新的日期列，并使用数据提供的第一个日期（即“1990 Q1”）作为开始日期，并根据行数使用长度。正在考虑使用 seq.和 as.yearqtr 命令，但似乎无法为其制定正确的代码。有人知道更好的方法吗？

【问题讨论】：

我应该只接受一个答案吗？我不确定发生了什么，因为我尝试接受多个答案，但绿色勾号在一段时间后消失了。
我明白了。我在那里道歉，我不知道，因为我是新人

标签： r date

【解决方案1】：

要使用zoo 包中的yearqtr 函数创建年-季时间序列，您可以首先将df$Date 值拆分为年和季度字符串，使用na.locf，同样来自@987654325 @包，用上一行的值填充年份的缺失值，然后转换为带有年份季度日期的zoo时间序列。代码看起来像

library(zoo)
# split Date into year and quarter strings
tmp <- t(sapply(strsplit((df$Date), " "), function(x) if(length(x)==1) c(NA, x) else x)) 
# use na.locf to replace NA with previous year
tmp <- paste(na.locf(tmp[,1]), tmp[,2])
# transform df into a zoo time series object with yearqtr dates
df_zoo <- zoo(df[,-1], order.by = as.yearqtr(tmp))

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以在base R 中执行此操作。使用grep 和cumsum 创建一个分组变量，从“日期”中提取数字子字符串，使用ave 将'' 值替换为年份值，然后将paste 替换为使用@ 提取的季度子字符串987654327@.

df$Date <-  paste(ave(sub("\\s*Q.", "", df$Date),
     cumsum(grepl("^\\d+", df$Date)), FUN = function(x) x[nzchar(x)]),
   sub("^\\d+\\s+", "", df$Date))
df$Date
#[1] "1990 Q1" "1990 Q2" "1990 Q3" "1990 Q4" "1991 Q1" "1991 Q2" 
#[7] "1991 Q3" "1991 Q4" "1992 Q1" "1992 Q2" "1992 Q3" "1992 Q4"

不需要额外的包。

如果我们需要打包解决方案，可以使用data.table

library(data.table)
library(stringr)
setDT(df)[, Date:=sub("^(Q.*)", paste0(word(Date[1],1), " \\1") , Date), 
                                                 cumsum(grepl("^\\d+" , Date))]
df
#       Date A B
# 1: 1990 Q1 2 3
# 2: 1990 Q2 4 2
# 3: 1990 Q3 7 6
# 4: 1990 Q4 5 3
# 5: 1991 Q1 7 6
# 6: 1991 Q2 1 8
# 7: 1991 Q3 7 6
# 8: 1991 Q4 9 2
# 9: 1992 Q1 1 7
#10: 1992 Q2 4 6
#11: 1992 Q3 1 3
#12: 1992 Q4 5 8

数据

df <- structure(list(Date = c("1990 Q1", "Q2", "Q3", "Q4", "1991 Q1", 
"Q2", "Q3", "Q4", "1992 Q1", "Q2", "Q3", "Q4"), A = c(2L, 4L, 
7L, 5L, 7L, 1L, 7L, 9L, 1L, 4L, 1L, 5L), B = c(3L, 2L, 6L, 3L, 
6L, 8L, 6L, 2L, 7L, 6L, 3L, 8L)), .Names = c("Date", "A", "B"
), row.names = c(NA, -12L), class = "data.frame")

【讨论】：

【解决方案3】：

这是创建您正在寻找的序列的直接方法：

numrows<-10  #number of elements desired

#create the sequence of Date objects
qtrseq<-seq(as.Date("1990-01-01"), by="quarter", length.out = numrows)

#created vector for the formatted display
qtrformatted<-paste(as.POSIXlt(qtrseq)$year+1900, quarters(qtrseq))

此方法和其他列出的解决方案的缺点是丢失了 Date 对象。在基础 R 中没有很好的方法来格式化 Q1、Q2 ......并使对象保持为 Date 对象。根据您的应用程序，最好将日期序列存储在数据框中，并将该语句仅用于 qtr 格式的输出目的。祝你好运。

【讨论】：

【解决方案4】：

假设Date 是单个字符列，这里有一个使用tidyr 的选项：

library(tidyr)

# separate date into year and quarter, inserting NAs in year as necessary
df %>% separate(Date, into = c('year', 'quarter'), fill = 'left') %>% 
    # fill NAs with previous value
    fill(year) %>% 
    # join year and quarter back into a single column
    unite(Date, year, quarter, sep = ' ')

#       Date A B
# 1  1990 Q1 2 3
# 2  1990 Q2 4 2
# 3  1990 Q3 7 6
# 4  1990 Q4 5 3
# 5  1991 Q1 7 6
# 6  1991 Q2 1 8
# 7  1991 Q3 7 6
# 8  1991 Q4 9 2
# 9  1992 Q1 1 7
# 10 1992 Q2 4 6
# 11 1992 Q3 1 3
# 12 1992 Q4 5 8

数据

df <- structure(list(Date = structure(c(1L, 4L, 5L, 6L, 2L, 4L, 5L, 
        6L, 3L, 4L, 5L, 6L), .Label = c("1990 Q1", "1991 Q1", "1992 Q1", 
        "Q2", "Q3", "Q4"), class = "factor"), A = c(2L, 4L, 7L, 5L, 7L, 
        1L, 7L, 9L, 1L, 4L, 1L, 5L), B = c(3L, 2L, 6L, 3L, 6L, 8L, 6L, 
        2L, 7L, 6L, 3L, 8L)), .Names = c("Date", "A", "B"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
        -12L))

【讨论】：

【解决方案5】：

你可以试试这个

library(dplyr); library(stringr); library(zoo)
df %>% mutate(Date = paste(na.locf(str_extract(Date, "^[0-9]{4}")),     
                                   str_extract(Date, "Q[1-4]$"), sep = " "))
      Date A B
1  1990 Q1 2 3
2  1990 Q2 4 2
3  1990 Q3 7 6
4  1990 Q4 5 3
5  1991 Q1 7 6
6  1991 Q2 1 8
7  1991 Q3 7 6
8  1991 Q4 9 2
9  1992 Q1 1 7
10 1992 Q2 4 6
11 1992 Q3 1 3
12 1992 Q4 5 8

【讨论】：