Convertir un objet « ts » en data frame de séries chronologiques

Convertir un objet « ts » (ou « mts ») en un data frame de séries chronologiques pour les fonctions d'étalonnage avec trois variables (colonnes) ou plus :

deux (2) pour l'identification du point de données (année et période)
une (1) pour chaque série chronologique

Pour des étalons discrets (points d'ancrage couvrant une seule période de la série indicatrice, par exemple, des stocks de fin d'année), spécifiez discrete_flag = TRUE et alignment = "b", "e" ou "m".

Utilisation

ts_to_tsDF(
  in_ts,
  yr_cName = "year",
  per_cName = "period",
  val_cName = "value"
)

Arguments

in_ts

(obligatoire)

Objet de type série chronologique (classe « ts » ou « mts ») à convertir.

yr_cName, per_cName

(optionnel)

Chaînes de caractères spécifiant le nom des variables (colonnes) numériques dans le data frame de sortie qui contiendront les identificateurs d'année et de période du point de données.

Les valeurs par défaut sont yr_cName = "year" et per_cName = "period".

val_cName

(optionnel)

Chaîne de caractères spécifiant le nom de la variable (colonne) dans le data frame de sortie qui contiendra les valeurs des points de données. Cet argument n'a aucun effet pour les objets « mts » (les noms des variables de données des séries chronologiques sont automatiquement hérités de l'objet « mts »).

La valeur par défaut est val_cName = "value".

Valeur de retour

La fonction renvoie un data frame avec trois variables ou plus :

Année du point de données, type numérique (voir argument yr_cName)
Période du point de données, type numérique (voir argument per_cName)
Valeur du point de données, type numérique (voir argument val_cName)
Une (objet « ts ») ou plusieurs (objet « mts ») variable(s) de données de série(s) chronologique(s), type numérique (voir argument val_cName)

Note : la fonction renvoie un objet « data.frame » qui peut être explicitement converti en un autre type d'objet avec la fonction as*() appropriée (ex., tibble::as_tibble() le convertirait en tibble).

Voir également

tsDF_to_ts() ts_to_bmkDF() stack_tsDF() benchmarking() stock_benchmarking() time_values_conv

Exemples

# Série chronologique Quarterly time series
ma_sc <- ts(1:10 * 100, start = 2019, frequency = 4)
ma_sc
#>      Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4
#> 2019  100  200  300  400
#> 2020  500  600  700  800
#> 2021  900 1000          


# Noms de variables (colonnes) par défaut
ts_to_tsDF(ma_sc)
#>    year period value
#> 1  2019      1   100
#> 2  2019      2   200
#> 3  2019      3   300
#> 4  2019      4   400
#> 5  2020      1   500
#> 6  2020      2   600
#> 7  2020      3   700
#> 8  2020      4   800
#> 9  2021      1   900
#> 10 2021      2  1000

# Nom personnalisé pour la variable (colonne) des étalons
ts_to_tsDF(ma_sc, val_cName = "ser_val")
#>    year period ser_val
#> 1  2019      1     100
#> 2  2019      2     200
#> 3  2019      3     300
#> 4  2019      4     400
#> 5  2020      1     500
#> 6  2020      2     600
#> 7  2020      3     700
#> 8  2020      4     800
#> 9  2021      1     900
#> 10 2021      2    1000


# Séries chronologiques multiples: argument `val_cName` ignoré
# (les noms de colonnes de l'object « mts » sont toujours utilisés)
ts_to_tsDF(ts.union(ser1 = ma_sc,
                    ser2 = ma_sc / 10),
            val_cName = "nom_de_colonne_inutile")
#>    year period ser1 ser2
#> 1  2019      1  100   10
#> 2  2019      2  200   20
#> 3  2019      3  300   30
#> 4  2019      4  400   40
#> 5  2020      1  500   50
#> 6  2020      2  600   60
#> 7  2020      3  700   70
#> 8  2020      4  800   80
#> 9  2021      1  900   90
#> 10 2021      2 1000  100