在data.table groupby的ts函数中定义开始和结束

我试图将数据集的一个特定列（包含不同设备的每日数据样本）转换为一个时间序列列，该列由两个键hour和factor1分组

我的数据是这样的

         date    hour factor1 volume    wkday 
1: 2015-10-01     AM   11011    530  Thursday    
2: 2015-10-01     AM   11012   1535  Thursday    
3: 2015-10-01     AM   11021    191  Thursday    
4: 2015-10-01     AM   11131   1108  Thursday    
5: 2015-10-01     AM   11132   1518  Thursday    
6: 2015-10-01     AM   11141    508  Thursday    

日期从2015年10月1日到2017年8月1日，小时有上午和下午两个级别，系数1有很多级别，目前不需要工作日。我想转换为timeseries数据的列是volume

我试着这样做：

table_11011 = table[factor1 == '11011']
table_11011_am = table_11011[hour == 'AM']

table_11011_am[, vol_ts := ts(table_11011_am[,volume],
                  start = decimal_date(table_11011_am[, date][1]),
                  frequency = 365)]

因此，我得到了期望的输出，但当我试图总结所有不同的因素1水平和小时数时，我不知道如何输入正确的开始和结束日期。到目前为止，我设法做到了这一点，但它似乎给出了一个坏的输出

table[, vol_ts := ts(volume,
                   start = decimal_date(table[, date][1]), frequency = 365), by = c('factor1', 'hour')]

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任何帮助都将不胜感激

不确定我是否100%遵循了这里的预期用途，但这里有一个尝试，我可以如何处理类似的问题

基本上，您可以使用seq.Date生成一系列常规日期，然后使用data.table的CJ交叉联接函数为每个小时和系数组合重复该系列

一旦你有了一个规则的序列，你可以加入你的原始数据，得到我认为你正在寻找的规则间隔的数据。我从来没有在R中真正处理过专门的时间序列类型的对象，我总是能够用data.table、zoo和RcppRoll包完成我需要的一切

希望这能有所帮助

library(data.table)

DT <- data.table(Date = as.Date(c("2015-10-01","2015-10-25","2015-11-04","2015-11-06")),
                 hour = c("AM","PM","AM","PM"),
                 factor1 = c("A","B","C","D"),
                 volume = c(1,2,3,4))

## Create a regular sequence of all dates in range 
## with a row for each combo of hour and factor1
TS <- CJ(Date = seq.Date(from = DT[,min(Date)], to = DT[,max(Date)],by = "day"),
         hour = DT[,unique(hour)],
         factor1 = DT[,unique(factor1)])

## Join the data to this expanded time series

setkey(DT,Date,hour,factor1)
setkey(TS,Date,hour,factor1)

TS <- DT[TS]

## Fill with zeros if necessary
TS[is.na(volume), volume := 0]

## If you want a separate column for factor level
Wide <- dcast(TS, ... ~ factor1, value.var = "volume")

## Or if you want a column (time series) for each combo
VeryWide <- dcast(TS, ... ~ factor1 + hour, value.var = "volume")

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这并不是我想要的答案，但它非常有用。我想要的是在同一个数据帧中，以某种方式定义新列上的ts，但每个ts都不同，因为每个因子1和小时可以有不同的长度。。。我不知道我是否在解释我自己。无论如何，非常感谢你的帮助。