データを時系列に変更すると、年の列が最初の数行にコピーされます。

Question

私のデータは39行と13列です.1番目は年、残りは月です。それを時系列に変換しながら私は問題に直面しています。私はすでに試した part of original data ：私のデータは次のような出力で

SLP <- as.matrix(SLP_anamoly_series, nrow = 39, ncol = 12) 
set.seed(12) 
SLP.df <- as.data.frame(SLP) 
months <- format(seq.Date(as.Date("2013-01-01"), as.Date("2013-12-01"), 
         by = "month"), format = "%b") 
colnames(SLP.df) <- months 
SLP.df$Year <- seq(1979, 2017) # setting as variable and not rowname 

#Melting data, so we have dataframe with 39*12 rows 
library(reshape2) 
SLP.df <- melt(SLP.df, id.vars = "Year") 

#ordering the observations by date: 
SLP.df$Date <- as.Date(paste(SLP.df$Year, SLP.df$variable, "01", sep = "-"), 
        format = ("%Y-%b-%d")) 
SLP.df <- SLP.df[order(SLP.df$Date), ] 
#applying ts() and showing the desired behaviour 
SLP.df.ts <- ts(SLP.df$value, start=c(1979,1), end=c(2017,1), frequency=12) 

は、データはTSクラスとして換算なっているが、年の列が最初に貼り付けなっているとNA値が組み込まれてきています。 "NA" getting incorporated in the months attribute また、データは以下のようにシフトしている。 [月]列には、データと2月に移行値として年間取得など] [3] あなたはデータを整形せずにこれを行うことができます

Answer 1

を助けてください。 SLPはあなたに12列のmatrixある

SLP.ts <- ts(as.vector(t(SLP)), 
        start=c(1979,1), end=c(2017,12), frequency=12) 

。ダミーデータと

デモ：

library(dplyr) 
df <- data_frame(jan = rnorm(11), feb = rnorm(11), mar = rnorm(11), apr = rnorm(11), 
       may = rnorm(11), jun = rnorm(11), jul = rnorm(11), aug = rnorm(11), 
       sep = rnorm(11), oct = rnorm(11), nov = rnorm(11), dec = rnorm(11)) 
df 
# A tibble: 11 × 12 
#   jan   feb   mar   apr  may  jun   jul  aug 
#   <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl> 
# 1 -0.7277503 0.49203901 -1.13683935 0.44493938 0.9787063 -0.5965367 0.29731164 -1.2694916 
# 2 2.0578348 0.38561186 -1.51999945 -0.59548193 0.3029656 1.1741675 0.43631169 1.3844318 
# 3 1.3249527 0.09741269 -0.31423972 0.47217778 0.7478160 -1.8150642 -0.34418245 -2.6152873 
# 4 -1.3849326 -0.42547285 1.30308770 -0.94788520 1.0027448 1.1740929 0.82583414 -1.2775077 
# 5 -0.3177837 -1.79757244 1.26156967 -0.18426188 -0.5292503 -0.1482064 0.65681287 -0.4899618 
# 6 0.1783239 0.08827373 0.09984112 -0.26299795 -0.4508580 2.0388265 -1.86185049 0.2263487 
# 7 -1.7751816 -0.35399751 0.59095293 -0.99107748 0.4541772 -0.3005032 0.41004362 -0.1532398 
# 8 1.4083479 0.90696406 1.10822694 2.97771956 0.7045538 -0.9063333 -1.30249178 -0.9727064 
# 9 1.1097756 -1.79374219 -0.28359382 2.03726012 0.4181745 1.4613433 3.08177756 -0.9129661 
# 10 0.5645198 0.18942828 0.57254031 0.03366888 -0.5167837 0.9518762 1.85161175 -0.1574078 
# 11 -0.1483672 -0.31044439 1.05764639 1.03100621 -0.9845712 -0.8245992 -0.05860948 -0.8921633 
# ... with 4 more variables: sep <dbl>, oct <dbl>, nov <dbl>, dec <dbl> 

SLP <- as.matrix(df) 

SLP.ts <- ts(as.vector(t(SLP)), 
      start=c(1979,1), end=c(1989,12), frequency=12) 
SLP.ts 
#    Jan   Feb   Mar   Apr   May   Jun   Jul   Aug 
# 1979 -0.72775035 0.49203901 -1.13683935 0.44493938 0.97870627 -0.59653672 0.29731164 -1.26949164 
# 1980 2.05783479 0.38561186 -1.51999945 -0.59548193 0.30296562 1.17416747 0.43631169 1.38443180 
# 1981 1.32495271 0.09741269 -0.31423972 0.47217778 0.74781602 -1.81506422 -0.34418245 -2.61528729 
# 1982 -1.38493258 -0.42547285 1.30308770 -0.94788520 1.00274483 1.17409292 0.82583414 -1.27750774 
# 1983 -0.31778370 -1.79757244 1.26156967 -0.18426188 -0.52925034 -0.14820640 0.65681287 -0.48996183 
# 1984 0.17832394 0.08827373 0.09984112 -0.26299795 -0.45085804 2.03882653 -1.86185049 0.22634867 
# 1985 -1.77518164 -0.35399751 0.59095293 -0.99107748 0.45417718 -0.30050318 0.41004362 -0.15323982 
# 1986 1.40834791 0.90696406 1.10822694 2.97771956 0.70455384 -0.90633330 -1.30249178 -0.97270635 
# 1987 1.10977565 -1.79374219 -0.28359382 2.03726012 0.41817454 1.46134334 3.08177756 -0.91296614 
# 1988 0.56451981 0.18942828 0.57254031 0.03366888 -0.51678368 0.95187622 1.85161175 -0.15740777 
# 1989 -0.14836721 -0.31044439 1.05764639 1.03100621 -0.98457119 -0.82459916 -0.05860948 -0.89216334 
# Cols Sept-Dec not shown here