在 tsibble 中指定间隔、开始和结束答案

【问题标题】：Specify interval, start and end in tsibble在 tsibble 中指定间隔、开始和结束
【发布时间】：2020-01-14 15:04:34
【问题描述】：

我想生成一个完全面板（每月）的时间序列

我尝试了tsibble，它适用于大数据，但对于具有大量缺失数据的小数据集，它似乎选择了非常宽的间隔。

另外，为了方便比较许多不同的集合，我想指定开始和结束日期。

library(dplyr)
data <- structure(list(
  month = structure(c(18078, 18201), class = "Date"), 
  account = c("3125", "3100"), 
  sum = c(-21.0084, -2000)), 
  class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), 
  row.names = c(NA, -2L))

data %>% 
  mutate(month = tsibble::yearmonth(month)) %>%
  tsibble::as_tsibble(key = account, index = month) %>%
  tsibble::fill_gaps(sum = 0, .full = T)

这里我有一个最小的例子，结果是

# A tibble: 4 x 3
     month account     sum
     <mth> <chr>     <dbl>
1 2019 Jul 3100        0  
2 2019 Nov 3100    -2000  
3 2019 Jul 3125      -21.0
4 2019 Nov 3125        0

但应从 5 月到 12 月开始，每个组（帐户）每个缺失的月份为 0。

【问题讨论】：

你不能用你想要的开始和结束时间来调整样本吗？
您甚至可以将您的数据与日历结合起来，这样您就可以保证指定的日期
加入日历，例如seq.Date() 听起来不错，但是如何加入每个组呢？
什么意思？如果你这样做 left_join(calendar,data) 它应该把所有的信息都带入你的数据

标签： r dplyr time-series tibble tsibble

【解决方案1】：

library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
library(tsibble, warn.conflicts = FALSE)

data <- structure(list(
      month = structure(c(18078, 18201), class = "Date"),
      account = c("3125", "3100"),
      sum = c(-21.0084, -2000)),
  class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"),
  row.names = c(NA, -2L))

data %>%
  mutate(month = yearmonth(month)) %>%
  as_tsibble(key = account, index = month) %>%
  full_join(
    tibble(
      month = seq(as.Date("2019-05-01"), as.Date("2019-12-01"), by = "1 month")
    )
  ) %>%
  fill_gaps(sum = 0, .full = TRUE) %>%
  filter(account != is.na(account)) %>%
  print(n = 20)
#> Joining, by = "month"
#> # A tsibble: 16 x 3 [1M]
#> # Key:       account [2]
#>       month account     sum
#>       <mth> <chr>     <dbl>
#>  1 2019 May 3100        0  
#>  2 2019 Jun 3100        0  
#>  3 2019 Jul 3100        0  
#>  4 2019 Aug 3100        0  
#>  5 2019 Sep 3100        0  
#>  6 2019 Oct 3100        0  
#>  7 2019 Nov 3100    -2000  
#>  8 2019 Dec 3100        0  
#>  9 2019 May 3125        0  
#> 10 2019 Jun 3125        0  
#> 11 2019 Jul 3125      -21.0
#> 12 2019 Aug 3125        0  
#> 13 2019 Sep 3125        0  
#> 14 2019 Oct 3125        0  
#> 15 2019 Nov 3125        0  
#> 16 2019 Dec 3125        0

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-01-15 创建}

【讨论】：