小编Joc*_*hem的帖子

我有一个包含时间序列数据的大表(不是时间序列格式),我想用一行简单的代码替换某些值.您将在下面找到该表的示例.我想用0代替NA,用8代替88888.当然,这可以在while循环的帮助下逐列完成.但是,我想这个问题有一个更简单的解决方案.有什么建议？

样本数据集:

sample <- structure(list(Period = c("01-12-08", "01-01-09", "01-02-09", "01-03-09",
 "01-04-09", "01-05-09", "01-06-09", "01-07-09", "01-08-09", "01-09-09", "01-10-09",
 "01-11-09", "01-12-09", "01-01-10", "01-02-10"), Serie1 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA,
 NA, NA, NA, NA, NA, 6L, 88888L, 88888L, 88888L), Serie2 = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA,
 20L, 88888L, 88888L, 88888L, 88888L, 88888L, 88888L, NA, NA), Serie3 = c(NA, NA,
 NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 10L, 10L, 88888L, 88888L, 88888L, 88888L)), .Names =
 c("Period", "Serie1", "Serie2", "Serie3"), row.names = …

我正在尝试在 data.table 中进行一些聚合，但我面临着一个无法找到解决方案的挑战。挑战真的很简单，我想沿着不止一个维度来总结 data.table 中的一些值。

让以下代码正常工作没有问题：

Export4R[,sum(units),by=Type]

这给出了以下几点：

Type    Value
foobar  45
barfoo  25

但现在我想把它进一步分解一下，希望得到一张这样的表：

Type    Month    Value
foobar  Mar      12
foobar  Apr      7
....

我试图用一行代码来做到这一点，但不幸的是，这似乎不起作用：

Export4R[,sum(units),by=Type,Month]

这很可能是一个非常简单的问题，但我很难找到答案。

感谢您的帮助！

我有一个更大的数据集(data.table,大约9米行),我想用一个列来聚合值(最小值和最大值等).该列是各种其他列的组合,并具有基于字符串的格式,如下所示:

string <- "318XXXX | VNSGN | BIER"

为了在执行任务时获得一些速度,我想将其重新编码为一个唯一的整数.我定期用来处理数据的另一个应用程序有一个内置函数,它将一个字符串转换为整数(例如73823).我想知道R中是否有类似的功能？这个想法是一个特定的字符串总是会产生相同的整数; 这将允许它用于合并data.tables等.

这里是我想用简单整数值编码的data.table列的一个小例子:

sample <- c("318XXXX | VNSGN | BIER", "462XXXX | TZZZH | 9905", "462XXXX | TZZZH | 9905", 
"462XXXX | TZZZH | 9905", "511XXXX | FAWOR | 336H", "511XXXX | FAWOR | 336H", 
"652XXXX | XXXXR | T136", "652XXXX | XXXXR | T136", "672XXXX | BQQSZ | 7777", 
"672XXXX | BQQSZ | 7777")

我希望将字符串编码到表格的附加列中,如下所示; 请注意,相同的字符串会产生相同的数字.

String                      Number
318XXXX | VNSGN | BIER      19872
462XXXX | TZZZH | 9905      78392
462XXXX …

我有大量的时间序列,我想为此生成预测.为了自动生成最佳预测,我想应用一些模型,如auto.arima,ets,(s)naive,神经网络等.不幸的是,当它循环通过时间序列时,某些模型会失败,从而停止执行R脚本.为了使这个更强大,我开始使用tryCatch(); 我的主要目标是我会让脚本继续没有必要捕获错误.执行代码时,forecast()内部tryCatch()无法产生正确的预测.

请在下面找到我遇到的错误的可重现示例.

历史时间序列:

ts <- structure(c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 9, 10, 10, 16, 7, 13, 0, 9, 1, 11, 2, 11, 3, 
11, 4, 1, 20, 13, 13, 13, 9, 14, 16, 16, 18, 17, 20, 18, 19, 
16, 16, 16, 15, 14, 27, 24, 35, 8, 18, 21, 20, 19, 22, 18, 21, …

我有一个非常简单的csv文件,我正在尝试使用不同的预测方法.

          Year   total UnemplRt
   1  12/31/2013    NA      7.1
   2  12/31/2012 39535      8.3
   3  12/31/2011 36965     10.0
   4  12/31/2010 36234     10.9
   5  12/31/2009 37918      8.5
   6  12/31/2008 42235      4.3
   7  12/31/2007 55698      3.7
   8  12/31/2006 58664      3.8
   9  12/31/2005 59674      4.7
   10 12/31/2004 51439      5.7 

当我使用R studio导入它时,我得到这个列表.(上面)只有列表名称.和Col标题,我似乎无法参考.

我是R的新手,但我知道我应该有一个Dataframe,第一列应该是日期类型.不知道如何从这里到达那里..然后..那是正确的输入预测布局吗？

如何使用预测(Mutli模型)使用行10-4在3上使用UnemplRt预测"总数"(预先知道等等,即10-3预测2和10-2预测1)当然这将是对即将到来的一年的预测...我已经在电子表格中使用直线回归计算了它,但是它太高了,所以我正在寻找最近的因素数据更好,注意曲线而不仅仅是直线.

这非常简单,但希望足够通用,其他人也会发现答案也很有用.

我有以下模式的时间序列,我想知道是否有人可以分享一个聪明的技巧来删除前导零.我想避免的原因是它可能对预测模型的选择产生负面影响.

示例时间序列:

TimeSeries <- ts(c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
                   0, 0, 0, 0, 0, 0, 9, 10, 10, 16, 7, 13, 0, 9, 1, 
                   11, 2, 11, 3, 11, 4, 1, 20, 13, 18, 19, 16, 16, 16, 
                   15, 14, 27, 24, 35, 8, 18, 21, 20, 19, 22, 18, 21
),start=c(2001,6),frequency=12)

我可以设想一个缩小领先零序列的过程,用时间序列的子集执行多个测试,然后只用零删除前导子集.然而,这将是麻烦的过程,其在计算方面可能是低效的.

是否有人知道已经存在的功能或程序有效地执行此操作？