为r中的时间序列分析重新安排不愉快的实际工作数据帧

这里有一个时间序列分析的理想输入数据示例：

但是，我收到的原始数据如下：

---

raw\u data我们可以使用
pivot\u long
将数据重新格式化为“long”格式，然后使用
unite
连接列

library(dplyr)
library(tidyr)
library(lubridate)
raw_data %>%
  pivot_longer(cols = matches('^[0-9]'), names_to = 'Time') %>% 
  unite(DateTime, date, Time, sep=" ") %>%
  mutate(DateTime = ymd_hm(DateTime))
# A tibble: 12 x 3
#   site  DateTime            value
#   <chr> <dttm>              <dbl>
# 1 A     2015-01-01 00:00:00     1
# 2 A     2015-01-01 01:00:00     2
# 3 A     2015-01-01 02:00:00     3
# 4 B     2015-01-01 00:00:00     4
# 5 B     2015-01-01 01:00:00     5
# 6 B     2015-01-01 02:00:00     6
# 7 A     2015-01-02 00:00:00     1
# 8 A     2015-01-02 01:00:00     2
# 9 A     2015-01-02 02:00:00     3
#10 B     2015-01-02 00:00:00     4
#11 B     2015-01-02 01:00:00     5
#12 B     2015-01-02 02:00:00     6

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
图书馆（lubridate）
原始数据%>%
pivot_longer（cols=matches（“^[0-9]”），name_to='Time'）%>%
联合（日期时间、日期、时间、九月=”）%>%
变异（DateTime=ymd_hm（DateTime））
#一个tibble:12x3
#站点日期时间值
#                  
#1A 2015-01-01 00:00:00 1
#2A 2015-01-01:00:00 2
#3A 2015-01-01 02:00:00 3
#4B 2015-01-01 00:00:00 4
#5b 2015-01-01:00:00 5
#6b 2015-01-01 02:00:00 6
#7 A 2015-01-02 00:00:00 1
#8a 2015-01-02 01:00:00 2
#9a 2015-01-02 02:00:00 3
#10B 2015-01-02 00:00:00 4
#11 B 2015-01-02 01:00:00 5
#12 B 2015-01-02 02:00:00 6
您可以使用
数据中的
melt
执行此操作。表
包：

library(data.table)

# Mark the data as a data.table
setDT(raw_data)

# Melt it into long format
new_data <- melt(raw_data, id.vars=c('site', 'date'), variable.name='time')

# Put date and time together into a new column, and delete the old ones
new_data[, `:=`(DateTime = paste(date, time),
                date = NULL, time = NULL)]

库（data.table）
#将数据标记为data.table
setDT（原始数据）
#把它融化成长格式
新数据
library(data.table)

# Mark the data as a data.table
setDT(raw_data)

# Melt it into long format
new_data <- melt(raw_data, id.vars=c('site', 'date'), variable.name='time')

# Put date and time together into a new column, and delete the old ones
new_data[, `:=`(DateTime = paste(date, time),
                date = NULL, time = NULL)]