Conversion entre zoo et data frame

Manipuler des séries temporelles en R

Harrison Brown

Graduate Researcher in Geography

Conversion entre data frame et objets zoo

Schéma conceptuel de conversion entre un data frame et une série temporelle en R. À gauche, un modèle de data frame avec deux colonnes : une pour les données temporelles et une pour la variable « x ». À droite, une série temporelle représentée par un graphique. Sur l'axe des x, un symbole d'horloge renvoie aux données temporelles du data frame. Sur l'axe des y, la variable « x » du data frame. Une flèche bidirectionnelle relie les deux schémas.

Manipuler des séries temporelles en R

data.frame versus zoo

data.frame :

  • Chaque variable stockée en colonne
  • L'index stocké en colonne
    • ex. : data$dates
  • geom_*() uniquement :
ggplot(example_dataframe,
       aes(x = dates, y = values)) + 
  geom_line()

zoo :

  • Chaque variable stockée en colonne de matrice
  • L'index stocké en attribut
    • ex. : index(data)
  • geom_*() et autoplot() :
ggplot(maunaloa,
       aes(x = Index, y = maunaloa)) + 
  geom_line()
# Ou…
autoplot(maunaloa)
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De data frame à zoo

head(prices)
        date       value
1 2013-01-01        4.88
2 2013-01-02        5.03
3 2013-01-03        5.11
4 2013-01-04        4.77
5 2013-01-05        5.04
6 2013-01-06        5.05

my_dataframe$my_column

prices_zoo <-
    zoo(x = prices$value,
        order.by = prices$date)
prices_zoo
2013-01-01 4.88
2013-01-02 5.03
2013-01-03 5.11
2013-01-04 4.77
2013-01-05 5.04
2013-01-06 5.05
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Convertir un objet zoo avec fortify

data_df <-
  data.frame(index(my_zoo),
             coredata(my_zoo))

zoo::fortify.zoo()

fortify.zoo(my_zoo)
  Index    var1   var2   var3   var4
1     1 1628.75 1678.1 1772.8 2443.6
2     2 1613.63 1688.5 1750.5 2460.2
3     3 1606.51 1678.6 1718.0 2448.2
4     4 1621.04 1684.1 1708.1 2470.4
5     5 1618.16 1686.6 1723.1 2484.7
6     6 1610.61 1671.6 1714.3 2466.8
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Passons à la pratique !

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