我有以下数据框，例如
dummy_ts_1 <- data.frame(Date=as.Date(c("1990-03-31","1990-06-30","1990-09-30","1990-12-31","1991-03-31","1991-06-30","1991-09-30","1991-12-31","1992-03-31","1992-06-30")),
GDP=c(100,200,300,400,500,600,700,800,900,1000))
dummy_ts_2 <- data.frame(Date=as.Date(c("1980-01-31","1980-04-30","1980-07-31","1980-10-31","1981-01-31","1981-04-30","1981-07-31","1981-10-31","1982-01-31","1982-04-30")),
GDP=c(150,160,250,247,300,400,500,600,700,1000))
我需要在同一季度内填写前几个月(data.table：：quarter(dummy_ts_1((，因此所需的输出应如下所示
> dummy_ts_1
Date GDP
1990-01-31 33.33333
1990-02-31 33.33333
1990-03-31 33.33333
1990-04-30 66.66667
1990-05-30 66.66667
1990-06-30 66.66667
1990-07-30 100
1990-08-30 100
1990-09-30 100
1990-10-31 133.3333
1990-11-31 133.3333
1990-12-31 133.3333
有没有简单的方法，如何实现所需的输出？感谢您的任何建议。
不确定是否有一种漂亮的方法，但这里有一个解决方案：
require(lubridate)
#dummy DF with date and GDP
dummy_ts_1 <- data.frame(Date=as.Date(c("1990-03-31","1990-06-30","1990-09-30","1990-12-31")), GDP=c(100,200,300,400))
dummy_ts_1$new_gdp <- dummy_ts_1$GDP / 3 #store monthly GDP values
dummy_ts_1$quarter <- quarter(dummy_ts_1$Date) #store quarter
#create month-end date sequence
start <- as.Date("1990-01-01")
end <- as.Date("1990-12-01")
months <- seq.Date(start, end, by = 'month')
new_months <- c()
for(i in 1:length(months))
{
new_months[i] <- ceiling_date(months[i], "month") - days(1)
}
#store in new data frame
new_df <- data.frame(months = as.Date(new_months, origin = '1970-01-01'))
new_df$quarter <- quarter(new_df$months)
#merge with dummy_ts_1 to get final results
new_df <- merge(new_df, subset(dummy_ts_1, select = c('quarter', 'new_gdp')), by = 'quarter', all.x = TRUE)
这会产生：
> new_df
quarter months new_gdp
1 1 1990-01-31 33.33333
2 1 1990-02-28 33.33333
3 1 1990-03-31 33.33333
4 2 1990-04-30 66.66667
5 2 1990-05-31 66.66667
6 2 1990-06-30 66.66667
7 3 1990-07-31 100.00000
8 3 1990-08-31 100.00000
9 3 1990-09-30 100.00000
10 4 1990-10-31 133.33333
11 4 1990-11-30 133.33333
12 4 1990-12-31 133.33333
你可以这样做。
dummy_ts_1$GDP <- dummy_ts_1$GDP / 3
dummy_ts_1.b <- data.frame(Date=seq(as.Date("1990-02-01"),
length=30, by="1 month") - 1,
GDP=with(dummy_ts_1,
unlist(lapply(seq_along(GDP),
function(x) rep(GDP[x], 3)))))
收益 率：
> dummy_ts_1.b
Date GDP
1 1990-01-31 33.33333
2 1990-02-28 33.33333
3 1990-03-31 33.33333
4 1990-04-30 66.66667
5 1990-05-31 66.66667
6 1990-06-30 66.66667
7 1990-07-31 100.00000
8 1990-08-31 100.00000
9 1990-09-30 100.00000
10 1990-10-31 133.33333
11 1990-11-30 133.33333
12 1990-12-31 133.33333
13 1991-01-31 166.66667
14 1991-02-28 166.66667
15 1991-03-31 166.66667
16 1991-04-30 200.00000
17 1991-05-31 200.00000
18 1991-06-30 200.00000
19 1991-07-31 233.33333
20 1991-08-31 233.33333
21 1991-09-30 233.33333
22 1991-10-31 266.66667
年月类直接表示没有日期的年份和月份，因此您不必强制将其放入日期中。 将系列转换为动物园类，将时间索引转换为年鉴，同时给出zq。 然后获取值的范围 rng - 一对给出第一个和最后一个时间值。 由此我们可以创建一个时间值序列或网格g并将其与 zq 合并以得到 zm。 然后可以使用na.locf来填充 NA 值，从而获得 zm 。 我们可以将其保留为动物园系列，以便我们可以使用动物园的所有其他设施，但如果您想将其变回数据框，请使用 fortify.zoo .
library(zoo)
zq <- read.zoo(dummy_ts_1, FUN = as.yearmon)
rng <- range(time(zq))
g <- as.yearmon(seq(rng[1] - 2/12, rng[2], by = 1/12))
zm <- na.locf(merge(zq, zoo(, g)), fromLast = TRUE) / 3
DF <- fortify.zoo(zm) # optional
给：
> DF
Index zm
1 Jan 1990 33.33333
2 Feb 1990 33.33333
3 Mar 1990 33.33333
4 Apr 1990 66.66667
5 May 1990 66.66667
6 Jun 1990 66.66667
7 Jul 1990 100.00000
8 Aug 1990 100.00000
9 Sep 1990 100.00000
10 Oct 1990 133.33333
11 Nov 1990 133.33333
12 Dec 1990 133.33333
13 Jan 1991 166.66667
14 Feb 1991 166.66667
15 Mar 1991 166.66667
16 Apr 1991 200.00000
17 May 1991 200.00000
18 Jun 1991 200.00000
19 Jul 1991 233.33333
20 Aug 1991 233.33333
21 Sep 1991 233.33333
22 Oct 1991 266.66667
23 Nov 1991 266.66667
24 Dec 1991 266.66667
25 Jan 1992 300.00000
26 Feb 1992 300.00000
27 Mar 1992 300.00000
28 Apr 1992 333.33333
29 May 1992 333.33333
30 Jun 1992 333.33333