如何在 R 中转置时间序列数据，以便日期变量最终成为新变量名称
How to transpose times series data in R so that the date-variable ends up as the new variables names
我有一个庞大的时间序列数据集（超过 500 个变量），其中包含数年的月度观察。请参阅下面输入数据的简化示例（在 Excel 中）：
现在，我需要做的（在 R 中）是转置这个输入数据集，以便变量日期作为新变量名称结束，而当前变量名称在日期列中结束。请参阅下面所需输出数据的简化示例（在 Excel 中）：
请注意，所需最终结果中的变量名称中的日期必须按降序排列（最新最靠近左侧）。
我确实设法使用函数 t() 转置了数据，但是，问题随之而来。
第一个问题：变量date在转置后自动设置为rownames，这很好，我只是运行函数rownames_to_column()来解决这个问题。但是，有没有办法避免这种操作？
第二个问题：所有新变量名都在第一行结束，但是当我 运行 函数 row_to_names(1) 更改此日期时变量名最终变得很奇怪。我所做的唯一解决方案（几乎所有方法）是在 运行ning row_to_names(1) 之前首先将所有变量转换为字符格式。之后，我需要将我的日期变量改回数字格式，我需要这样做才能继续进行进一步的计算。但是，当我在我的真实数据集（相同但更大）上执行此操作时，我收到错误消息：“强制引入的 NA”。为什么会这样？我似乎无法找出原因。如果您找到其他方法也可以。
# Example data to copy and paste into R for easy reproduction of problem:
df <- data.frame (date = c("2018-11-30", "2018-12-31", "2019-01-31", "2019-02-28", "2019-03-31", "2019-04-30"),
fruit_apples = c(333, 337, 341, 345, 349, 353),
fruit_pears = c(86, 87, 88, 89, 90, 91),
fruit_grapes = c(255, 258, 261, 264, 267, 270),
veggies_tomatoes = c(2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2029),
veggies_carrots = c(92, 95, 98, 101, 104, 107),
veggies_cucumber = c(52, 54, 56, 58, 60, 62),
pets_rabbit = c(25, 26, 27, 28, 29, 30),
pets_cat = c(51, 53, 55, 57, 59, 61),
pets_dog = c(117, 121, 125, 129, 133, 137))
# The code I have been using so far:
df_output <- df %>%
arrange(desc(date)) %>% # after transposing I want the newest date to be closest to the left, hence this step
t() %>%
as.data.frame() %>%
rownames_to_column() %>%
mutate(across(everything(), as.character)) %>%
row_to_names(1) %>%
mutate_at(vars(-date), as.numeric) %>% # causes error message "NAs introduced by coercion"
adorn_totals()
我希望这是你的想法：
library(tidyr)
df %>%
pivot_longer(!date, names_to = "Date", values_to = "value") %>%
pivot_wider(names_from = date, values_from = value)
# A tibble: 9 x 7
Date `2018-11-30` `2018-12-31` `2019-01-31` `2019-02-28` `2019-03-31` `2019-04-30`
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 fruit_apples 333 337 341 345 349 353
2 fruit_pears 86 87 88 89 90 91
3 fruit_grapes 255 258 261 264 267 270
4 veggies_tomatoes 2024 2025 2026 2027 2028 2029
5 veggies_carrots 92 95 98 101 104 107
6 veggies_cucumber 52 54 56 58 60 62
7 pets_rabbit 25 26 27 28 29 30
8 pets_cat 51 53 55 57 59 61
9 pets_dog 117 121 125 129 133 137
一个data.table方式-
library(data.table)
dcast(melt(setDT(df), id.vars = 'date'), variable~date, value.var = 'value')
# variable 2018-11-30 2018-12-31 2019-01-31 2019-02-28 2019-03-31 2019-04-30
#1: fruit_apples 333 337 341 345 349 353
#2: fruit_pears 86 87 88 89 90 91
#3: fruit_grapes 255 258 261 264 267 270
#4: veggies_tomatoes 2024 2025 2026 2027 2028 2029
#5: veggies_carrots 92 95 98 101 104 107
#6: veggies_cucumber 52 54 56 58 60 62
#7: pets_rabbit 25 26 27 28 29 30
#8: pets_cat 51 53 55 57 59 61
#9: pets_dog 117 121 125 129 133 137
我们可以使用 recast 来自 reshape2
library(reshape2)
recast(df, id.var = 'date', variable ~ date)
variable 2018-11-30 2018-12-31 2019-01-31 2019-02-28 2019-03-31 2019-04-30
1 fruit_apples 333 337 341 345 349 353
2 fruit_pears 86 87 88 89 90 91
3 fruit_grapes 255 258 261 264 267 270
4 veggies_tomatoes 2024 2025 2026 2027 2028 2029
5 veggies_carrots 92 95 98 101 104 107
6 veggies_cucumber 52 54 56 58 60 62
7 pets_rabbit 25 26 27 28 29 30
8 pets_cat 51 53 55 57 59 61
9 pets_dog 117 121 125 129 133 137
我有一个庞大的时间序列数据集（超过 500 个变量），其中包含数年的月度观察。请参阅下面输入数据的简化示例（在 Excel 中）：
现在，我需要做的（在 R 中）是转置这个输入数据集，以便变量日期作为新变量名称结束，而当前变量名称在日期列中结束。请参阅下面所需输出数据的简化示例（在 Excel 中）：
请注意，所需最终结果中的变量名称中的日期必须按降序排列（最新最靠近左侧）。
我确实设法使用函数 t() 转置了数据，但是，问题随之而来。
第一个问题：变量date在转置后自动设置为rownames，这很好，我只是运行函数rownames_to_column()来解决这个问题。但是，有没有办法避免这种操作？
第二个问题：所有新变量名都在第一行结束，但是当我 运行 函数 row_to_names(1) 更改此日期时变量名最终变得很奇怪。我所做的唯一解决方案（几乎所有方法）是在 运行ning row_to_names(1) 之前首先将所有变量转换为字符格式。之后，我需要将我的日期变量改回数字格式，我需要这样做才能继续进行进一步的计算。但是，当我在我的真实数据集（相同但更大）上执行此操作时，我收到错误消息：“强制引入的 NA”。为什么会这样？我似乎无法找出原因。如果您找到其他方法也可以。
# Example data to copy and paste into R for easy reproduction of problem:
df <- data.frame (date = c("2018-11-30", "2018-12-31", "2019-01-31", "2019-02-28", "2019-03-31", "2019-04-30"),
fruit_apples = c(333, 337, 341, 345, 349, 353),
fruit_pears = c(86, 87, 88, 89, 90, 91),
fruit_grapes = c(255, 258, 261, 264, 267, 270),
veggies_tomatoes = c(2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2029),
veggies_carrots = c(92, 95, 98, 101, 104, 107),
veggies_cucumber = c(52, 54, 56, 58, 60, 62),
pets_rabbit = c(25, 26, 27, 28, 29, 30),
pets_cat = c(51, 53, 55, 57, 59, 61),
pets_dog = c(117, 121, 125, 129, 133, 137))
# The code I have been using so far:
df_output <- df %>%
arrange(desc(date)) %>% # after transposing I want the newest date to be closest to the left, hence this step
t() %>%
as.data.frame() %>%
rownames_to_column() %>%
mutate(across(everything(), as.character)) %>%
row_to_names(1) %>%
mutate_at(vars(-date), as.numeric) %>% # causes error message "NAs introduced by coercion"
adorn_totals()
我希望这是你的想法：
library(tidyr)
df %>%
pivot_longer(!date, names_to = "Date", values_to = "value") %>%
pivot_wider(names_from = date, values_from = value)
# A tibble: 9 x 7
Date `2018-11-30` `2018-12-31` `2019-01-31` `2019-02-28` `2019-03-31` `2019-04-30`
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 fruit_apples 333 337 341 345 349 353
2 fruit_pears 86 87 88 89 90 91
3 fruit_grapes 255 258 261 264 267 270
4 veggies_tomatoes 2024 2025 2026 2027 2028 2029
5 veggies_carrots 92 95 98 101 104 107
6 veggies_cucumber 52 54 56 58 60 62
7 pets_rabbit 25 26 27 28 29 30
8 pets_cat 51 53 55 57 59 61
9 pets_dog 117 121 125 129 133 137
一个data.table方式-
library(data.table)
dcast(melt(setDT(df), id.vars = 'date'), variable~date, value.var = 'value')
# variable 2018-11-30 2018-12-31 2019-01-31 2019-02-28 2019-03-31 2019-04-30
#1: fruit_apples 333 337 341 345 349 353
#2: fruit_pears 86 87 88 89 90 91
#3: fruit_grapes 255 258 261 264 267 270
#4: veggies_tomatoes 2024 2025 2026 2027 2028 2029
#5: veggies_carrots 92 95 98 101 104 107
#6: veggies_cucumber 52 54 56 58 60 62
#7: pets_rabbit 25 26 27 28 29 30
#8: pets_cat 51 53 55 57 59 61
#9: pets_dog 117 121 125 129 133 137
我们可以使用 recast 来自 reshape2
library(reshape2)
recast(df, id.var = 'date', variable ~ date)
variable 2018-11-30 2018-12-31 2019-01-31 2019-02-28 2019-03-31 2019-04-30
1 fruit_apples 333 337 341 345 349 353
2 fruit_pears 86 87 88 89 90 91
3 fruit_grapes 255 258 261 264 267 270
4 veggies_tomatoes 2024 2025 2026 2027 2028 2029
5 veggies_carrots 92 95 98 101 104 107
6 veggies_cucumber 52 54 56 58 60 62
7 pets_rabbit 25 26 27 28 29 30
8 pets_cat 51 53 55 57 59 61
9 pets_dog 117 121 125 129 133 137