R: конвертировать данные с несколькими столбцами в течение нескольких месяцев в один непрерывный временной ряд

Question

Я прочитал в CSV-файле в R в объекте data.frame. Этот объект содержит столбец с номерами год, один с номерами день, а остальные являются ежедневные измерения разделены на разные столбцы в месяц, как это:

> 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 

Как преобразовать это в одну сплошную временных рядов?

Мой главный вопрос переформирования, принимая во внимание свойства даты, такие как високосные годы, календарных дней и т.д. Что-то вроде этого:

> 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 

Заранее спасибо и извините за длинный пример.

Answer 1

Во-первых, расплавьте свой кадр данных в широком формате в длинном формате.

library(reshape2) 
df.long<-melt(new_stn,id.vars=c("year","day"), 
       variable.name="month",value.name="obs") 

Затем добавить новый столбец dat, содержащие даты, сделанные из столбцов year, day и month. Функция as.Date() будет производить NA, если дата будет нереалистичной.

df.long<-transform(df.long,dat=as.Date(paste(year,day,month,sep="/"),"%Y/%d/%B")) 

Удалить строки, содержащие колонку NA в поле даты.

df.long<-df.long[!is.na(df.long$dat),] 

Answer 2

Просто для полноты решение в utils (часть R) может использовать stack:

tmpStack <- stack(new_stn[3:ncol(new_stn)]) 
new_stn_ldf <- data.frame(
    date = as.Date(
    paste(new_stn$year, new_stn$day, tmpStack$ind, sep = "/") 
    , "%Y/%d/%B" 
) 
    , obs = tmpStack$values 
) 
new_stn_ldf <- new_stn_ldf[!is.na(new_stn_ldf$date),]