R 合并数据帧以创建分组的时间序列

我想创建一个分组的时间序列（层次结构）。基本上每年有四个季度和12个月。年度是总计，季度是月份的小计。月是底值。我试图使用Robert Handyman（

forecast

）的

hts

库的

gts

：，但我遗漏了一些东西。初步演示数据如下所示

library(tidyr)

表1：

ts(rnorm(67),  start=c(2015, 4),frequency=12)

表2：

aggregate(ts(rnorm(67),  start=c(2015, 4), frequency=12), nfrequency=4)

---

任何建议如何创建一个列作为一年的总计，然后按季度汇总，并表示月份。这基本上意味着，数据集上存在年-季度-月的层次结构。

如果您不坚持使用

ts（）

格式，您可以将其放入数据集中，并使用

zoo

、

lubridate

和

dplyr

中的函数来生成所需的输出

library(dplyr)
library(zoo)
library(tibble)
library(lubridate)
x <- ts(rnorm(67),  start=c(2015, 4),frequency=12)
dat <- tibble(
  # change time of the ts object into year-month 
  # and extract just the month 
  m = month(as.yearmon(time(x))), 
  # change time of the ts object to year-month
  # and extract the year
  year = year(as.yearmon(time(x))), 
  # change time of the ts object to year-month
  # and extract the quarter
  qtr = quarter(as.yearmon(time(x))),
  value = as.vector(x)) %>% 
  # group data by year and quarter
  group_by(year, qtr) %>% 
  # get the sum of value for each year-quarter.
  mutate(qtr_sum = sum(value)) %>% 
  # ungroup the data and then group again just by year
  ungroup() %>% 
  group_by(year) %>% 
  # calculate the yearly sum 
  mutate(yr_sum = sum(value))

dat
# # A tibble: 67 x 6
# # Groups:   year [6]
#     m   year   qtr   value qtr_sum yr_sum
#   <dbl> <dbl> <int>   <dbl>   <dbl>  <dbl>
# 1     4  2015     2  0.555  -1.68   -0.851
# 2     5  2015     2 -0.767  -1.68   -0.851
# 3     6  2015     2 -1.47   -1.68   -0.851
# 4     7  2015     3 -1.75   -0.0733 -0.851
# 5     8  2015     3  1.26   -0.0733 -0.851
# 6     9  2015     3  0.408  -0.0733 -0.851
# 7    10  2015     4 -0.0731  0.905  -0.851
# 8    11  2015     4  0.824   0.905  -0.851
# 9    12  2015     4  0.154   0.905  -0.851
# 10     1  2016     1 -0.231  -0.634   2.70 
# # … with 57 more rows

库（dplyr）
图书馆（动物园）
图书馆（tibble）
图书馆（lubridate）
x%
#获取每个年度和季度的价值总和。
突变（qtr_sum=sum（值））%>%
#将数据解组，然后仅按年份再次分组
解组（）%>%
组别(年份)%>%
#计算年度金额
变异（yr_sum=总和（值））
dat
##A tibble:67 x 6
##组别：年份[6]
#m年qtr值qtr_和yr_和
#             
# 1     4  2015     2  0.555  -1.68   -0.851
# 2     5  2015     2 -0.767  -1.68   -0.851
# 3     6  2015     2 -1.47   -1.68   -0.851
# 4     7  2015     3 -1.75   -0.0733 -0.851
# 5     8  2015     3  1.26   -0.0733 -0.851
# 6     9  2015     3  0.408  -0.0733 -0.851
# 7    10  2015     4 -0.0731  0.905  -0.851
# 8    11  2015     4  0.824   0.905  -0.851
# 9    12  2015     4  0.154   0.905  -0.851
# 10     1  2016     1 -0.231  -0.634   2.70 
##…还有57行

谢谢DaveArmstrong，但这个问题需要时间序列的层次结构。有什么想法吗？@lpt我不确定。从我的阅读来看，

hts（）

和

gts（）

函数意味着层次结构是时间以外的东西-就像一个整体，分解成不同组的部分（比如男性和女性）。在这个框架下，我不清楚你将如何处理你所说的分组。是的，通常你是正确的。然而，季度是月的组合，