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我有以下代码:
library(zoo)
library(xts)
df1<-structure(list(Date = structure(c(13523, 13532, 13539, 13551,
13565, 13567, 13579, 13588, 13600, 13607, 13616, 13628, 13637,
13656, 13658, 13670, 13686, 13691, 13698, 13705, 13721, 13735,
13768, 13770, 13783, 13789, 13797, 13811, 13819, 13824, 13838,
13846, 13852, 13860), class = "Date"), Category = c("Type 1",
"Type 2", "Type 1", "Type 1", "Type 1", "Type 2", "Type 1", "Type 3",
"Type 1", "Type 1", "Type 2", "Type 1", "Type 1", "Type 1", "Type 2",
"Type 1", "Type 3", "Type 1", "Type 1", "Type 1", "Type 1", "Type 2",
"Type 1", "Type 3", "Type 1", "Type 1", "Type 1", "Type 1", "Type 2",
"Type 1", "Type 1", "Type 1", "Type 3", "Type 2"), Value = c(2250,
1200, 625, 2250, 1000, 2750, 2250, 2750, 950, 2000, 1100, 950,
2250, 1000, 2500, 2250, 2500, 1000, 2250, 1200, 700, 2500, 2000,
2500, 900, 2250, 1200, 925, 2500, 2250, 750, 2000, 2500, 950)), class = c("grouped_df",
"tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -34L), groups = structure(list(
Date = structure(c(13523, 13532, 13539, 13551, 13565, 13567,
13579, 13588, 13600, 13607, 13616, 13628, 13637, 13656, 13658,
13670, 13686, 13691, 13698, 13705, 13721, 13735, 13768, 13770,
13783, 13789, 13797, 13811, 13819, 13824, 13838, 13846, 13852,
13860), class = "Date"), .rows = structure(list(1L, 2L, 3L,
4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L,
16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L,
27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of",
"vctrs_vctr", "list"))), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -34L), .drop = TRUE))
我使用以下方法为此特定数据集创建了按月计算的滚动总和:
df_month <- df1 %>%
group_by(Category, Month = format(Date, "%Y-%m-%d")) %>%
summarize(Rolling_Sum = sum(Value))
df_month$Month <- as.yearmon(df_month$Month)
在准备转换为 xts 格式时，我想扩大数据透视范围并将所有 null/NAs 值替换为 0。但是，扩大数据透视范围似乎破坏了数据集，使得空值替换和 xts 转换变得不可能:
df_turned <- df_month %>% group_by(Category) %>% pivot_wider(names_from = Category, values_from = Rolling_Sum, id_cols = Month)
如果那成功了，我会这样做:
df_turned <- df_turned %>% replace(.=="NULL", 0)
然后:
df_turned <- xts(df_turned, order.by = df_turned$Month)
非常感谢任何建议。
最佳答案
如果我们不想重复，那么使用values_fn
library(tidyr)
library(dplyr)
df_turned <- df_month %>%
ungroup %>%
pivot_wider(names_from = Category, values_from = Rolling_Sum,
values_fn = sum, values_fill = 0)
-输出
df_turned
# A tibble: 12 × 4
Month `Type 1` `Type 2` `Type 3`
<yearmon> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Jan 2007 2875 1200 0
2 Feb 2007 3250 2750 0
3 Mar 2007 3200 0 2750
4 Apr 2007 2950 1100 0
5 May 2007 3250 2500 0
6 Jun 2007 3250 0 2500
7 Jul 2007 4150 0 0
8 Sep 2007 2900 0 2500
9 Oct 2007 4375 0 0
10 Nov 2007 5000 2500 0
11 Aug 2007 0 2500 0
12 Dec 2007 0 950 2500
现在，我们可以转换为xts
xts(df_turned[-1], order.by = df_turned$Month)
Type 1 Type 2 Type 3
Jan 2007 2875 1200 0
Feb 2007 3250 2750 0
Mar 2007 3200 0 2750
Apr 2007 2950 1100 0
May 2007 3250 2500 0
Jun 2007 3250 0 2500
Jul 2007 4150 0 0
Aug 2007 0 2500 0
Sep 2007 2900 0 2500
Oct 2007 4375 0 0
Nov 2007 5000 2500 0
Dec 2007 0 950 2500
关于r - 使用 as.yearmon 时 Pivot Wider 导致问题，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/74854078/
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