R 重塑每日时间序列数据

我有从1980年开始到2013年结束的每日时间序列数据，格式如下。到目前为止，我的代码是

   # trying to reshape my data
   require(reshape)
   data <- melt(data1, id.vars=c("year","month"))

#尝试重塑我的数据
需要（重塑）
数据我使用了您上传的数据，因此它对我来说如下所示：

dat<-read.csv('a.csv')
library(reshape)

newDF<-reshape(dat,direction='long',idvar=c('year','month'),varying=list(3:33),v.names='X')

newDF<-as.ts(newDF)

dat我使用了您上传的数据，因此它对我的解读如下：

dat<-read.csv('a.csv')
library(reshape)

newDF<-reshape(dat,direction='long',idvar=c('year','month'),varying=list(3:33),v.names='X')

newDF<-as.ts(newDF)

dat与Jason的结果相同，但使用
tidyr:：gather
而不是
重塑

new.df <- gather(dat, key = year, value=month, na.rm = FALSE, convert = TRUE)
new.df$variable <- as.numeric(sub("X", "", new.df$var))
names(new.df)[3] <- "day"

new.df.ts <- as.ts(new.df)

head(new.df.ts)
     year month day value
[1,] 1980     1   1   2.3
[2,] 1980     2   1   1.0
[3,] 1980     3   1   0.0
[4,] 1980     4   1   1.8
[5,] 1980     5   1   3.8
[6,] 1980     6   1  10.4

new.df与Jason的结果相同，但使用
tidyr:：gather
而不是
重塑

new.df <- gather(dat, key = year, value=month, na.rm = FALSE, convert = TRUE)
new.df$variable <- as.numeric(sub("X", "", new.df$var))
names(new.df)[3] <- "day"

new.df.ts <- as.ts(new.df)

head(new.df.ts)
     year month day value
[1,] 1980     1   1   2.3
[2,] 1980     2   1   1.0
[3,] 1980     3   1   0.0
[4,] 1980     4   1   1.8
[5,] 1980     5   1   3.8
[6,] 1980     6   1  10.4

new.df扩展Jason/Dominic的解决方案这为您提供了一个示例，说明如何按照要求将数据绘制为xts时间序列：

    library(xts)
    dat<-read.csv('~/Downloads/stack_a.csv')
    dat.m <-reshape(dat,direction='long',idvar=c('year','month'),varying=list(3:33),v.names='value')
    dat.m <- dat.m[order(dat.m[,1],dat.m[,2],dat.m[,3]),] # order by year, month, day(time) 
    dat.m$date <-paste0(dat.m$year,'-',dat.m$month,'-',dat.m$time) # concatenate these 3 columns
    dat.m <- na.omit(dat.m) # remove the NAs introduced in the original data 
    dat.xts <- as.xts(dat.m$value,order.by = as.Date(dat.m$date))
    names(dat.xts) <- 'value'
    plot(dat.xts)

库（xts）
dat扩展Jason/Dominic的解决方案这为您提供了一个示例，说明如何按照要求将数据绘制为xts时间序列：

    library(xts)
    dat<-read.csv('~/Downloads/stack_a.csv')
    dat.m <-reshape(dat,direction='long',idvar=c('year','month'),varying=list(3:33),v.names='value')
    dat.m <- dat.m[order(dat.m[,1],dat.m[,2],dat.m[,3]),] # order by year, month, day(time) 
    dat.m$date <-paste0(dat.m$year,'-',dat.m$month,'-',dat.m$time) # concatenate these 3 columns
    dat.m <- na.omit(dat.m) # remove the NAs introduced in the original data 
    dat.xts <- as.xts(dat.m$value,order.by = as.Date(dat.m$date))
    names(dat.xts) <- 'value'
    plot(dat.xts)

库（xts）
dat
重塑
是一个基本函数。为什么要加载
重塑
包？非常感谢Jason。这给了我部分的解决办法。它每天都在分组。理想情况下，我希望有一个从1980年1月1日到1980年1月2日的时间序列，然后是2013年12月30日到2013年12月31日的时间序列……这样我就可以绘制序列
重塑
是一个基本函数。为什么要加载
重塑
包？非常感谢Jason。这给了我部分的解决办法。它每天都在分组。理想情况下，我希望有一个1980年1月1日、1980年1月2日、2013年12月30日、2013年12月31日的时间序列……这样我就可以画出序列了非常感谢Dominic。我了解新的软件包！。。。这种方法为我提供了部分解决方案。它每天都在分组。理想情况下，我希望有一个1980年1月1日、1980年1月2日、2013年12月30日、2013年12月31日的时间序列……这样我就可以画出序列了非常感谢Dominic。我了解新的软件包！。。。这种方法为我提供了部分解决方案。它每天都在分组。理想情况下，我希望有一个1980年1月1日、1980年1月2日、2013年12月30日、2013年12月31日的时间序列……这样我就可以画出序列了非常感谢你们！真的很感激！非常感谢大家！真的很感激！