Блог

У меня есть набор данных, который включает обращения по годам и месяцам. Не хватает нескольких месяцев, и я хотел бы создать строки с нулевым количеством обращений за эти месяцы.

Вот пример и мой текущий подход грубой силы. Спасибо за любые указания. Очевидно, я новичок в этом.

 # fake data
library(plyr)
rm(FakeData)
FakeData <- data.frame(DischargeYear=c(rep(2010, 7), rep(2011,7)),
                       DischargeMonth=c(1:7, 3:9),
                       Cases=trunc(rnorm(14, mean=100, sd=20)))

# FakeData is missing data for some year/months
FakeData

# Brute force attempt to add rows with 0 and then total 
for(i in 1:12){
  for(j in 1:length(unique(FakeData$DischargeYear))){
    FakeData <- rbind(FakeData, data.frame(
                DischargeYear=unique(FakeData$DischargeYear)[j],
                DischargeMonth=i,
                Cases=0))
      }
     }

FakeData <- ddply(FakeData, c("DischargeYear","DischargeMonth"), summarise, Cases=sum(Cases))

# FakeData now has every year/month represented
FakeData
  

Используя ваш FakeData фрейм данных, попробуйте это:

 # Create all combinations of months and years
allMonths <- expand.grid(DischargeMonth=1:12, DischargeYear=2010:2011)
# Keep all month-year combinations (all.x=TRUE) and add in 'Cases' from FakeData
allData <- merge(allMonths, FakeData, all.x=TRUE)
# 'allData' contains 'NA' for missing values. Set them to 0.
allData[is.na(allData)] <- 0
# Print results
allData
  

Другим решением было бы использовать cast из reshape пакета.

 require(reshape)
cast(Fakedata, DischargeYear   DischargeMonth ~ ., add.missing = TRUE, fill = 0)
  

Обратите внимание, что он добавляет только 0 для отсутствующих комбинаций в данных, месяцев 8, 9 для 2010 года и месяцев 1 и 2 для 2011 года. Чтобы убедиться, что у вас есть все месяцы 1: 12, вы можете изменить определение DischargeMonth на коэффициент с уровнями 1: 12, используя

 FakeData = transform(FakeData, 
   DischargeMonth = factor(DischargeMonth, levels = 1:12))
  

Вот решение зоопарка. Обратите внимание, что в zoo FAQ # 13 обсуждается формирование сетки, g . Также мы преобразуем год и месяц в "yearmon" переменную класса, которая представлена как год плюс дробный месяц (0 = январь, 1/12 = февраль, 2/12 = март и т.д.)

 library(zoo)

# create zoo object with yearmon index
DF <- FakeData
z <- zoo(DF[,3], yearmon(DF[,1]   (DF[,2]-1)/12))

# create grid g. Merge zero width zoo object based on it.  Fill NAs with 0s.
g <- seq(start(z), end(z), 1/12)
z0 <- na.fill(merge(z, zoo(, g)), fill = 0)
  

что дает

 > z0
Jan 2010 Feb 2010 Mar 2010 Apr 2010 May 2010 Jun 2010 
     149      113      110       99      110       96 
Jul 2010 Aug 2010 Sep 2010 Oct 2010 Nov 2010 Dec 2010 
     108        0        0        0        0        0 
Jan 2011 Feb 2011 Mar 2011 Apr 2011 May 2011 Jun 2011 
       0        0       91       72      119      130 
Jul 2011 Aug 2011 Sep 2011 
      93       74      112 
  

или преобразование в "ts" класс:

 > as.ts(z0)
     Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
2010 149 113 110  99 110  96 108   0   0   0   0   0
2011   0   0  91  72 119 130  93  74 112
  

Обратите внимание, что если z это объект zoo, то coredata(z) это его данные и time(z) значения его индекса.