将数据框转换为每月时间序列

Question

我有一个 100 年（1200 个数据点）的月度数据数据框，其中月份为列，年份为行。我想将其转换为每月的时间序列，我尝试了几种方法，但都没有创建正确的“时间”结构。

问题在于 R 将数据框视为 12 个变量（月）的 100 个观测值（年）。这是我最近尝试的可重现代码：

set.seed(12)
dummy.df <- as.data.frame(matrix(round(rnorm(1200),digits=2),nrow=100,ncol=12))
rownames(dummy.df) <- seq(from=1901, to=2000)
colnames(dummy.df) <- c("jan","feb","mar","apr","may","jun","jul","aug","sep","oct","nov","dec")
dummy.df.ts <- ts(as.vector(as.matrix(dummy.df)), start=c(1901,1), end=c(2000,12), frequency=12)

在“dummy.df.ts”对象中，行和列被切换，而不是列中的顺序观察，所有 1 月 2 月等都一个接一个地堆叠在一起。我怎样才能得到正确的时间结构？

我的数据示例：这些是从 1901 年到 1905 年的每月温度值

fr.monthly.temp.sample  

     JAN FEB MAR  APR  MAY  JUN  JUL  AUG  SEP  OCT NOV DEC  
1901 2.7 0.4 4.7 10.0 13.0 16.9 19.2 18.3 15.7 10.6 4.9 3.5  
1902 4.1 3.2 7.5 10.3 10.0 15.1 18.2 17.4 15.0 10.2 6.3 3.5  
1903 3.8 5.9 7.6  7.1 12.9 14.9 17.6 17.3 15.5 12.1 6.9 2.7  
1904 3.0 4.6 5.5 10.3 13.6 16.3 20.2 18.5 13.9 11.2 5.4 4.8  
1905 1.7 4.0 7.4  9.3 11.9 16.5 20.0 17.6 14.7  8.4 5.5 3.8  

并且通过使用这个 ts() 调用：

fr.monthly.temp.sample.ts <- ts(as.vector(as.matrix(fr.monthly.temp.sample)),                              start=c(1901,1), end=c(1905,12), frequency=12)

这是我得到的时间序列对象的输出：

fr.monthly.temp.sample.ts  

      Jan  Feb  Mar  Apr  May  Jun  Jul  Aug  Sep  Oct  Nov  Dec  
1901  2.7  4.1  3.8  3.0  1.7  0.4  3.2  5.9  4.6  4.0  4.7  7.5  
1902  7.6  5.5  7.4 10.0 10.3  7.1 10.3  9.3 13.0 10.0 12.9 13.6  
1903 11.9 16.9 15.1 14.9 16.3 16.5 19.2 18.2 17.6 20.2 20.0 18.3  
1904 17.4 17.3 18.5 17.6 15.7 15.0 15.5 13.9 14.7 10.6 10.2 12.1  
1905 11.2  8.4  4.9  6.3  6.9  5.4  5.5  3.5  3.5  2.7  4.8  3.8  

--注意改变的时间结构（列中的值现在在行中..）--

谢谢。

Answer 1

解决方案 1

您可以在向量化之前转置（函数 t()）矩阵：

set.seed(12)
dummy.df <- as.data.frame(matrix(round(rnorm(1200), digits = 2),
                                 nrow = 100, ncol = 12))
rownames(dummy.df) <- seq(1901, 2000)
colnames(dummy.df) <- month.abb
dummy.df.ts <- ts(as.vector(t(as.matrix(dummy.df))), 
                  start=c(1901,1), end=c(2000,12), frequency=12)

解决方案 2

您可以melt 数据，按日期排序，然后应用 ts() 函数。

这是数据设置。 如果您的语言设置是英语，您可以使用 month.abb 保存一些代码，但这对其他语言区域设置不可靠。

set.seed(12)
dummy.df <- as.data.frame(matrix(round(rnorm(1200),digits=2),nrow=100,ncol=12))
months <- format(seq.Date(as.Date("2013-01-01"), as.Date("2013-12-01"), 
                          by = "month"), format = "%b")
colnames(dummy.df) <- months
dummy.df$Year <- seq(1901, 2000) # set as variable, not as rownames 

融合数据，得到一个包含 1200 行的数据框，每行代表一个观察结果：

library("reshape2")
dummy.df <- melt(dummy.df, id.vars = "Year")

按日期排列观察结果：

dummy.df$Date <- as.Date(paste(dummy.df$Year, dummy.df$variable, "01", sep = "-"),
                         format = ("%Y-%b-%d"))
dummy.df <- dummy.df[order(dummy.df$Date), ]

然后您可以应用类似的 ts() 调用，其中 ts 对象显示所需的顺序：

dummy.df.ts <- ts(dummy.df$value, start=c(1901,1), end=c(2000,12), frequency=12)