データフレームを毎月の時系列に変換する

Question

私は100年（1200データポイント）の月データと月の列と年のデータフレームを持っています。私はそれを毎月の時系列に変換したいと思っています。私はいくつかの方法を試しましたが、どちらも正しい「時間的」な構造を作りませんでした。

問題は、データフレームを12の変数（月）の100の観測値（年）とみなしてRにあります。ここに私の最新の試みのための再現性のあるコードです：「dummy.df.ts」で

set.seed(12) 
dummy.df <- as.data.frame(matrix(round(rnorm(1200),digits=2),nrow=100,ncol=12)) 
rownames(dummy.df) <- seq(from=1901, to=2000) 
colnames(dummy.df) <- c("jan","feb","mar","apr","may","jun","jul","aug","sep","oct","nov","dec") 
dummy.df.ts <- ts(as.vector(as.matrix(dummy.df)), start=c(1901,1), end=c(2000,12), frequency=12) 

は、オブジェクト、行と列が列にシーケンシャル観測の代わりに切り替えるとしている、などのすべてのjanuarysのfebruarysが一緒に積層されます1つずつどのようにして正しい時間構造を得ることができますか？

fr.monthly.temp.sample.ts <- ts(as.vector(as.matrix(fr.monthly.temp.sample)),        start=c(1901,1), end=c(1905,12), frequency=12) 

これがある： - ：

私のデータの一例1905

fr.monthly.temp.sample 

    JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC 
1901 2.7 0.4 4.7 10.0 13.0 16.9 19.2 18.3 15.7 10.6 4.9 3.5 
1902 4.1 3.2 7.5 10.3 10.0 15.1 18.2 17.4 15.0 10.2 6.3 3.5 
1903 3.8 5.9 7.6 7.1 12.9 14.9 17.6 17.3 15.5 12.1 6.9 2.7 
1904 3.0 4.6 5.5 10.3 13.6 16.3 20.2 18.5 13.9 11.2 5.4 4.8 
1905 1.7 4.0 7.4 9.3 11.9 16.5 20.0 17.6 14.7 8.4 5.5 3.8 

そして、このTS（）呼び出しを使用して、これらは1901年から毎月の温度値は、出力私は時系列オブジェクトのために得る：

fr.monthly.temp.sample.ts 

     Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 
1901 2.7 4.1 3.8 3.0 1.7 0.4 3.2 5.9 4.6 4.0 4.7 7.5 
1902 7.6 5.5 7.4 10.0 10.3 7.1 10.3 9.3 13.0 10.0 12.9 13.6 
1903 11.9 16.9 15.1 14.9 16.3 16.5 19.2 18.2 17.6 20.2 20.0 18.3 
1904 17.4 17.3 18.5 17.6 15.7 15.0 15.5 13.9 14.7 10.6 10.2 12.1 
1905 11.2 8.4 4.9 6.3 6.9 5.4 5.5 3.5 3.5 2.7 4.8 3.8 

--Note変更時間構造（列の値が行になりました...） -

感謝。

Answer 1

ソリューション1

あなたは（機能トン（））それをベクトル化する前に、行列転置することができます：

set.seed(12) 
dummy.df <- as.data.frame(matrix(round(rnorm(1200), digits = 2), 
           nrow = 100, ncol = 12)) 
rownames(dummy.df) <- seq(1901, 2000) 
colnames(dummy.df) <- month.abb 
dummy.df.ts <- ts(as.vector(t(as.matrix(dummy.df))), 
        start=c(1901,1), end=c(2000,12), frequency=12) 

ソリューション2

をあなたは、データをmeltことができ、日付順に並べ替え、次にts（）関数を適用します。

ここにデータ設定があります。 言語設定が英語の場合、month.abbを使用していくつかのコードを保存できますが、それは他の言語ロケールでは強固ではありません。

set.seed(12) 
dummy.df <- as.data.frame(matrix(round(rnorm(1200),digits=2),nrow=100,ncol=12)) 
months <- format(seq.Date(as.Date("2013-01-01"), as.Date("2013-12-01"), 
          by = "month"), format = "%b") 
colnames(dummy.df) <- months 
dummy.df$Year <- seq(1901, 2000) # set as variable, not as rownames 

あなたは1200行のデータフレームを持っているので、それぞれの観測を表す、データメルト：

library("reshape2") 
dummy.df <- melt(dummy.df, id.vars = "Year") 

注文日までに観測：

dummy.df$Date <- as.Date(paste(dummy.df$Year, dummy.df$variable, "01", sep = "-"), 
         format = ("%Y-%b-%d")) 
dummy.df <- dummy.df[order(dummy.df$Date), ] 

その後、あなたは適用することができます同様のts（）呼び出しで、目的の順序を示すtsオブジェクト：

dummy.df.ts <- ts(dummy.df$value, start=c(1901,1), end=c(2000,12), frequency=12)