一维矩阵数据到二维矩阵数据（时间序列）

Question

我有这些货币兑换数据，我正在尝试将数据格式化为矩阵，以便我可以将此矩阵输入神经网络以预测第二天的兑换。为此，它需要知道以下值： 2 天前，1 天前，今天，预计在这个一维矩阵中。我正在尝试将此一维矩阵更改为可以正确显示数据的二维矩阵。我在下面创建了一个图表，说明我如何尝试格式化这些数据，但我不太明白如何做到这一点，我是 R 编程的新手。我发现 lag() 函数可用于在数据中创建此“滞后”并用于时间序列问题，但除了以这种格式格式化此数据之外，我不确定如何使用它

数据格式：（2个例子）

data <-
 structure(
    list(
      `USD/EUR` = c(
        1.373,
        1.386,
        1.3768,
        1.3718,
        1.3774,
        1.3672,
        1.3872,
        1.3932,
        1.3911,
        1.3838,
        1.4171,
        1.4164,
        1.3947,
        1.3675,
        1.3801,
        1.3744,
        1.3759,
        1.3743,
        1.3787,
        1.3595,
        1.3599,
        1.3624,
        1.3523,
        1.3506,
        1.3521
      )
    ),
    row.names = c(NA,-25L),
    class = c("tbl_df",
              "tbl", "data.frame")
  )

Answer 1

在最后的注释中使用data2 并假设它是按时间升序排列的，我们使用flag（快速滞后）来滞后它并使用na_omit 省略具有任何NA 的行，即前两行和最后一行。它们有 NA，因为在系列开始之前或系列结束之后不能有数据。

library(collapse)

na_omit(flag(data2, 2:-1))

给予：

# A tibble: 3 x 4
  `L2.USD/EUR` `L1.USD/EUR` `USD/EUR` `F1.USD/EUR`
         <dbl>        <dbl>     <dbl>        <dbl>
1         1.37         1.39      1.38         1.37
2         1.39         1.38      1.37         1.38
3         1.38         1.37      1.38         1.37

注意

# input
data2 <- head(data)

data2 看起来像这样：

> data
# A tibble: 6 x 1
  `USD/EUR`
      <dbl>
1      1.37
2      1.39
3      1.38
4      1.37
5      1.38
6      1.37