我已将 .csv 文件读入 R 的 data.frame 对象中。该对象包含一列包含年份数字，一列包含日期数字，其余为每日测量值，分为每月不同的列，如下所示:
> new_stn
year day JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
1 1970 1 0 4 0 0 0 2 0 0 0 6 10 0
2 1970 2 0 0 0 0 0 2 0 0 6 6 4 0
3 1970 3 0 0 0 0 0 12 0 6 0 14 3 1
4 1970 4 0 4 0 1 2 0 0 0 6 3 2 0
5 1970 5 0 2 0 0 5 0 0 3 0 14 3 0
6 1970 6 0 0 12 0 3 2 0 4 3 NA 0 0
7 1970 7 1 23 13 2 0 5 10 3 0 NA 3 0
8 1970 8 7 0 0 13 3 1 1 2 0 8 2 0
9 1970 9 1 2 0 6 0 2 2 2 0 4 16 0
10 1970 10 13 0 0 36 0 8 0 4 5 0 7 3
11 1970 11 0 0 0 1 6 0 0 0 0 0 13 3
12 1970 12 6 3 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0
13 1970 13 0 4 0 0 6 4 0 0 0 0 11 0
14 1970 14 10 0 0 10 0 10 0 0 NA 2 0 0
15 1970 15 1 0 0 18 0 0 0 2 NA 2 9 0
16 1970 16 0 5 0 6 16 1 5 2 NA 0 1 0
17 1970 17 0 1 0 0 10 0 2 0 NA 0 0 0
18 1970 18 0 4 0 0 10 0 0 16 NA 0 7 0
19 1970 19 0 1 0 0 4 0 8 0 NA 2 0 0
20 1970 20 0 0 0 0 22 3 6 0 NA 0 0 0
21 1970 21 0 1 0 0 0 14 2 2 9 0 0 0
22 1970 22 0 0 0 0 2 0 0 0 7 5 1 0
23 1970 23 0 0 0 0 0 0 0 4 24 26 2 0
24 1970 24 2 9 0 0 2 0 0 0 1 9 8 0
25 1970 25 0 0 0 0 2 11 0 0 0 NA 15 0
26 1970 26 0 7 2 2 5 2 0 2 0 NA 0 35
27 1970 27 0 6 0 1 2 NA 1 0 0 NA 0 0
28 1970 28 0 0 0 5 1 NA 7 0 18 16 0 0
29 1970 29 0 NA 0 9 0 0 0 0 32 0 9 0
30 1970 30 4 NA 0 0 16 0 6 0 4 4 0 0
31 1970 31 5 NA 0 NA 1 NA 0 0 NA 12 NA 4
如何将其转换为一个连续的时间序列？
我的主要问题是在考虑日期属性(例如闰年、日历日等)的同时进行 reshape 。如下所示:
> ns
obs
1970-01-01 0
1970-01-02 0
1970-01-03 0
1970-01-04 0
1970-01-05 0
1970-01-06 0
1970-01-07 1
1970-01-08 7
1970-01-09 1
1970-01-10 13
提前致谢，并对冗长的示例表示歉意。
最佳答案
首先，将数据帧从宽格式融化为长格式。
library(reshape2)
df.long<-melt(new_stn,id.vars=c("year","day"),
variable.name="month",value.name="obs")
然后添加新列 dat，其中包含由 year、day 和 month 列生成的日期。如果日期不切实际，函数 as.Date() 将生成 NA。
df.long<-transform(df.long,dat=as.Date(paste(year,day,month,sep="/"),"%Y/%d/%B"))
删除日期列中包含 NA 的行。
df.long<-df.long[!is.na(df.long$dat),]
关于R:将数月的多列数据帧转换为一个连续的时间序列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16235768/