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R：2つの不規則な時系列をマージします

2つの多変量時系列xとyがあり、どちらもほぼ同じ時間範囲をカバーしています（一方は他方の2年前に開始しますが、同じ日に終了します）。どちらのシリーズにも、日付列の横に空の列の形で観測値が欠落しています。また、シリーズの1つに、他のシリーズにはない日付がいくつかあるという意味で、またはその逆の意味でです。

X OR yで見つかったすべての日付を、重複する日付なしでリストする列を持つデータフレーム（または同様のもの）を作成したいと思います。各日付（行）について、 xからの観測値をyからの観測値の隣に水平に積み重ね、NAが欠落しているセルを埋めます。例：

>x
"1987-01-01"   7.1    NA   3
"1987-01-02"   5.2    5    2
"1987-01-06"   2.3    NA   9

>y
"1987-01-01"   55.3   66   45
"1987-01-03"   77.3   87   34

# result I would like
"1987-01-01"   7.1    NA   3   55.3   66   45
"1987-01-02"   5.2    5    2   NA     NA   NA
"1987-01-03"   NA     NA   NA  77.3   87   34
"1987-01-06"   2.3    NA   9   NA     NA   NA

私が試したこと：Zooパッケージを使用して、merge.Zooメソッドを試しましたが、これは2つのシリーズを日付とともに（数字として、たとえば「1987-01-02」と表示して）積み重ねているようです。 6210として）2つの別々の列に表示される各シリーズから。

私は何時間も座ってほとんどどこにも行かなかったので、すべての助けに感謝します。

編集：Soumendraからの提案に従って以下に含まれるいくつかのコード

atcoa <- read.csv(file = "ATCOA_full_adj.csv", header = TRUE)
atcob <- read.csv(file = "ATCOB_full_adj.csv", header = TRUE)
atcoa$date <- as.Date(atcoa$date)
atcob$date <- as.Date(atcob$date)

# only number of observations and the observations themselves differ 
>str(atcoa)
'data.frame':   6151 obs. of  8 variables:
 $ date        :Class 'Date'  num [1:6151] 6210 6213 6215 6216 6217 ...
 $ max         : num  4.31 4.33 4.38 4.18 4.13 4.05 4.08 4.05 4.08 4.1 ...
 $ min         : num  4.28 4.31 4.28 4.13 4.05 3.95 3.97 3.95 4 4.02 ...
 $ close       : num  4.31 4.33 4.31 4.15 4.1 3.97 4 3.97 4.08 4.02 ...
 $ avg         : num  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ tot.vol     : int  877733 89724 889437 1927113 3050611 846525 1782774 1497998 2504466 5636999 ...
 $ turnover    : num  3762300 388900 3835900 8015900 12468100 ...
 $ transactions: int  12 9 24 17 31 26 34 35 37 33 ...

>atcoa[1:1, ]
date a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
1 1987-01-02  4.31  4.28    4.31    NA    877733    3762300             12

# using timeSeries package
ts.atcoa <- timeSeries::as.timeSeries(atcoa, format = "%Y-%m-%d")
ts.atcob <- timeSeries::as.timeSeries(atcob, format = "%Y-%m-%d")

>str(ts.atcoa)
Time Series:          
 Name:               object
Data Matrix:        
 Dimension:          6151 7
 Column Names:       a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
 Row Names:          1970-01-01 01:43:30  ...  1970-01-01 04:12:35
Positions:          
 Start:              1970-01-01 01:43:30
 End:                1970-01-01 04:12:35
With:               
 Format:             %Y-%m-%d %H:%M:%S
 FinCenter:          GMT
 Units:              a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
 Title:              Time Series Object
 Documentation:      Wed Aug 17 13:00:50 2011

>ts.atcoa[1:1, ]
GMT
 a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions
 1970-01-01 01:43:30  4.31  4.28    4.31    NA    877733    3762300             12

# The following will create an object of class "data frame" and mode "list", which contains observations for the days mutual for the two series
>ts.atco <- timeSeries::merge(atcoa, atcob)  # produces same result as base::merge, apparently
>ts.atco[1:1, ]
date a.max a.min a.close a.avg a.tot.vol a.turnover a.transactions b.max b.min b.close b.avg b.tot.vol b.turnover b.transactions
1 1989-08-25  7.92  7.77    7.79    NA    269172    2119400             19  7.69  7.56    7.64    NA  81176693  593858000             12

編集：（Zooパッケージを使用して）解決された問題

atcoa <- read.Zoo(read.csv(file = "ATCOA_full_adj.csv", header = TRUE))
atcob <- read.Zoo(read.csv(file = "ATCOB_full_adj.csv", header = TRUE))

names(atcoa) <- c("a.max", "a.min", "a.close",
                   "a.avg", "a.tot.vol", "a.turnover", "a.transactions")
names(atcob) <- c("b.max", "b.min", "b.close",
                   "b.avg", "b.tot.vol", "b.turnover", "b.transactions")

atco <- merge.Zoo(atcoa, atcob)

よろしくお願いします。

rmergetime-serieszoo
16
Benjamin Allévius

これを試して：

Lines.x <- '"1987-01-01"   7.1    NA   3
"1987-01-02"   5.2    5    2
"1987-01-06"   2.3    NA   9'

Lines.y <- '"1987-01-01"   55.3   66   45
"1987-01-03"   77.3   87   34'

library(Zoo)
# in reality x might be in a file and might be read via: x <- read.Zoo("x.dat")
# ditto for y. See ?read.Zoo and the Zoo-read vignette if you need other args too
x <- read.Zoo(text = Lines.x)
y <- read.Zoo(text = Lines.y)
merge(x,  y)

与える：

           V2.x V3.x V4.x V2.y V3.y V4.y
1987-01-01  7.1   NA    3 55.3   66   45
1987-01-02  5.2    5    2   NA   NA   NA
1987-01-03   NA   NA   NA 77.3   87   34
1987-01-06  2.3   NA    9   NA   NA   NA
11
G. Grothendieck

日付からtimeSeries（timeSeriesライブラリ）オブジェクトを作成し、それらをマージして（timeSeriesのデフォルトのマージ動作はZooやxtsとは異なり、要求どおりに実行します）、結果からZoo/xtsオブジェクトを作成できます。 timeSeriesにとどまりたくない。

2つのZooオブジェクトzz1とzz2-があると仮定して、テストする簡単な方法の1つは次のとおりです。

library(timeSeries)
as.Zoo(merge(as.timeSeries(zz1), as.timeSeries(zz2)))

上記のコマンドの出力を

merge(zz1, zz2)

Cbindすることもできます-

cbind(zz1, zz2)

同じ名前の共有列がない場合。そのような列が存在する場合でも、結合する列を選択すると、Zooオブジェクトを取得できます。

cbind(zz1[, 1:2], zz2[, 2:3]) #Assuming other columns are common
3
Soumendra

ここで、stat.ethz.chからより一般的なアプローチを見つけました

a <- ts(1:10, start=c(2014,6), frequency=12)
b <- ts(1:12, start=c(2015,1), frequency=12)

library(Zoo)
m <- merge(a = as.Zoo(a), b = as.Zoo(b))

tsオブジェクトを取り戻すには：

as.ts(m)
2
Selcuk Akbas

これはどう：

## Generate unique sorted time values.
i <- sort(unique(c(index(x), index(y))))

## Empty data matrix.
v <- matrix(nrow=length(i), ncol=6, NA)

## Pull in data items.
v[match(index(x), i), 1:3] <- coredata(x)
v[match(index(y), i), 4:6] <- coredata(y)

## Build new Zoo object.
d <- Zoo(v, order.by=i)
1
Ian Ross