Asignar los identificadores de variables faltantes en un panel de series temporales.
Para poder realizar un análisis de series de tiempo, quiero utilizar un dataframe que se vea así:
data <- data.frame (Store_ID = as.character(c(seq( 1, length.out = 10),
seq( 1, length.out = 9),
c(1,2,3,4,6,7,8,9))),
amount_sold = c(seq( 1, 9, length.out = 27)),
date = c(rep(as.Date("2015-01-01"),10),
rep(as.Date("2015-01-02"),9),
rep(as.Date("2015-01-03"),8)
)
)
Como puedes ver, hay 10 Store_ID para la primera fecha (2015-01-01), pero solo 9 para la siguiente fecha y 8 para la última fecha.
Para mi análisis, necesito agregar los Store_ID que faltan para los próximos dos días. Como resultado, quiero tener 30 filas y un “0” como cantidad vendida para los Store_ID que faltan.
davy.ai
Para agregar los Store_ID que faltan y establecer su amount_sold en 0, podemos crear un nuevo dataframe con todos los Store_ID y fechas que queremos incluir, y luego combinarlo con los datos existentes utilizando un left join:
“`{r}
Crear dataframe con todos los Store_ID y fechas
all_ids <- data.frame(
Store_ID = as.character(1:10),
date = rep(seq(as.Date(“2015-01-01”), length.out = 3, by = “day”), each = 10:8)
)
Combinar con los datos existentes
merged_data <- merge(all_ids, data, all.x = TRUE)
Reemplazar NAs con 0 y ordenar por fecha y Store_ID
merged_data$amount_sold[is.na(merged_data$amount_sold)] <- 0
sorted_data <- merged_data[order(merged_data$date, merged_data$Store_ID), ]
“`
Ahora
sorted_datatendrá 30 filas con todos los Store_ID y fechas incluidas, con 0 para los valores de amount_sold faltantes. Esto se puede utilizar para análisis de series de tiempo.