在R中同时对齐多个zoo对象

考虑以下动物园对象：

 x <- data.frame(Date = seq(as.Date("2013-02-01"), length=6, by="1 month") - 1, x = seq(6))
 y <- data.frame(Date = seq(as.Date("2013-02-01"), length=4, by="1 month"), y = seq(4))
 z <- data.frame(Date = seq(as.Date("2012-11-01"), length=9, by="1 month"), z = seq(9))

 x.zoo = zoo(x[,-1], order.by = x[,1])
 y.zoo = zoo(y[,-1], order.by = y[,1])
 z.zoo = zoo(z[,-1], order.by = z[,1])

请注意，实际上，我有10个变量要与x对齐。 我知道

zoo

包中的函数

na.locf

，但我不知道如何在多个zoo对象的上下文中调整它

我有没有办法有效地做到这一点

谢谢大家!

试试这个：

xx.zoo <- aggregate(x.zoo, as.yearmon)
yy.zoo <- aggregate(y.zoo, as.yearmon)
zz.zoo <- aggregate(z.zoo, as.yearmon)
out <- merge(x = xx.zoo, y = yy.zoo, z = zz.zoo, all = c(TRUE, FALSE, FALSE))

一年一次的时间可能更可取，但如果时间与

x.zoo

时间相同对您很重要，则添加以下内容：

time(out) <- time(x.zoo)

---

time（out）另一种选择，使用@Ricardo Saporta的
round_date的建议
：

library(lubridate)

# round dates in x.zoo to nearest month
index(x.zoo) <- round_date(index(x.zoo), "month")

# merge
xyz <- merge(x = x.zoo, y = y.zoo, z = z.zoo, all = c(TRUE, FALSE, FALSE))

# make data frame from original x dates and data from zoo object
data.frame(Date = x$Date, coredata(xyz))

#         Date x  y z
# 1 2013-01-31 1  1 4
# 2 2013-02-28 2  2 5
# 3 2013-03-31 3  3 6
# 4 2013-04-30 4  4 7
# 5 2013-05-31 5 NA 8
# 6 2013-06-30 6 NA 9

库（lubridate）
#将x.zoo中的日期舍入到最近的月份
索引（x.zoo）在此上下文中如何定义“最近的”
lubridate:：round_date
可能会有帮助。这些还不是动物园对象。很抱歉，我跳过了一些代码行。。你可以用
read.zoo（x）
代替
zoo（x[，-1]，order.by=x[，1]）
。“结果数据的column index.column（默认情况下是第一个）被解释为索引/时间，其余的列是相应的数据。”我想知道您预期的结果：为什么
z
中的最后三个日期不匹配？
> out
         x  y z
Jan 2013 1 NA 3
Feb 2013 2  1 4
Mar 2013 3  2 5
Apr 2013 4  3 6
May 2013 5  4 1
Jun 2013 6 NA 2

time(out) <- time(x.zoo)

library(lubridate)

# round dates in x.zoo to nearest month
index(x.zoo) <- round_date(index(x.zoo), "month")

# merge
xyz <- merge(x = x.zoo, y = y.zoo, z = z.zoo, all = c(TRUE, FALSE, FALSE))

# make data frame from original x dates and data from zoo object
data.frame(Date = x$Date, coredata(xyz))

#         Date x  y z
# 1 2013-01-31 1  1 4
# 2 2013-02-28 2  2 5
# 3 2013-03-31 3  3 6
# 4 2013-04-30 4  4 7
# 5 2013-05-31 5 NA 8
# 6 2013-06-30 6 NA 9