如何使用R中的特定公式将季度数据分解为月度数据？

亲爱的

我尝试使用R将季度数据分解为月度数据。我不关心日期，因为我可以生成与值相对应的月份向量，没有问题。问题在于值向量和缺失数据的插补。请参见下面的示例：

Quarter Value
2010-Q1 10
2010-Q2 15
2010-Q3 18
2010-Q4 12

新的数据集应该如下所示

Month   Value
2010-3  10
2010-4  11.67
2010-5  13.34
2010-6  15
2010-7  16
2010-8  17
2010-9  18
2010-10 16
2010-11 14
2010-12 12

现在，每个季度内的月份使用以下公式填写

The first month of the quarter[i] = The previous quarter value [i-1] + ((The difference between the quarter [i] and [i-1])/3)
The second month of the quarter[i] = The previous quarter value [i-1] + 2*((The difference between the quarter [i] and [i-1])/3)

例如：

2020-Q1=10

2020-Q2=15

差/3=5/3

2020年4月=10+diff

2020年5月=10+2*diff

2020年6月=15（季度末保持不变）或可计算为10+3*diff

我想知道如何生成一个新的变量来分解上面提到的值

谢谢

1）使用

yearqtr

索引（直接表示没有月份或日期的年份和季度）将输入转换为zoo系列

z

，然后用NAs填充，并应用

na.approx

线性填充它们，给出

值

。假设序列间隔规则，我们可以使用每年12个月的频率将第一个索引值转换为

yearmon

（直接表示没有日期的年份和月份）。最后，将其保留为

Value

，或者使用最后一行将其转换回数据帧

DF2

。另一种可能是使用

as.ts（Value）

将其转换为

ts

系列

请注意，

yearmon

类显示如下，但在内部表示年和月，表示年加上一个分数，等于0表示1月，1/12表示2月，…，11/12表示12月，因此

as.integer（time（Value））

将给出年，

周期（time（Value））

将给出月数（Jan=1，…，Dec=12）

从图形上看，它如下所示：

plot(Value, type = "o")

（图后续）

2）从（1）开始以

z

的第二种方法是首先创建输出

yearmon

时间序列

tt

，将

z

的时间索引转换为

yearmon

给出

z.ym

，然后合并它们生成NA，最后应用

NA.approx

来填充它们

tt <- seq(as.yearmon(start(z)), as.yearmon(end(z)), 1/12)
z.ym <- aggregate(z, as.yearmon, c)
Value <- na.approx(merge(z.ym, zoo(, tt)))

---

tt声称的副本没有任何回答上述问题的答案。谢谢！我对value列更感兴趣。我可以毫无问题地向它添加一个时间序列变量。我的问题可能不清楚。如何将值变量单独更改为我在问题中提到的形式。忘记时间吧。
plot(Value, type = "o")

tt <- seq(as.yearmon(start(z)), as.yearmon(end(z)), 1/12)
z.ym <- aggregate(z, as.yearmon, c)
Value <- na.approx(merge(z.ym, zoo(, tt)))

Lines <- "Quarter Value
2010-Q1 10
2010-Q2 15
2010-Q3 18
2010-Q4 12"
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)