R语言python时间序列处理

背景

最近一个读者问到了这样的一个问题：

有一个时间序列的数据。
每半小时记录一次数据，但有的地方有缺失，时间序列不完整。
需要对缺失的部分，填充为NA。
也就是缺少的时间要加到表哥里面，缺失的值是要填充为NA

好久没写R代码了，这里写一写吧。

先创建一个样本

library(tidyverse)


sample_data = tibble('mytime'=c(
  lubridate::as_datetime("2022-01-01 12:30:00"),
  lubridate::as_datetime("2022-01-01 13:30:00"),
  lubridate::as_datetime("2022-01-01 14:00:00"),
  lubridate::as_datetime("2022-01-01 15:30:00")
),
'value' = c(1,4,5,8),
'value2' = c(3,4,5,6),
'value3' = c(20, 20, 30, 40))

sample_data

# # A tibble: 4 × 4
#   mytime              value value2 value3
#                     
# 1 2022-01-01 12:30:00     1      3     20
# 2 2022-01-01 13:30:00     4      4     20
# 3 2022-01-01 14:00:00     5      5     30
# 4 2022-01-01 15:30:00     8      6     40
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可以看出来上面的数据中：

数据的时间范围是从2022-01-01 12:30 到2022-01-01 15:30的。
每隔30分钟就记录一次。
但是缺少了13:00、14:30、15:00时刻的数据。

解决办法

思路很简单：

就是创建一个连续的、每隔30分钟的、完整的时间列表。
然后把列表放到数据框里面。
然后使用left_join的特性，直接对表格进行关联即可，会自动填充NA

1.创建连续的时间列表

create_time_seq <- function(start_date, end_date, by){
  n = lubridate::interval(start = start_date, end = end_date) / by 
  
  res <- start_date + by * c(0:n)
  return(res)
  
}

time_seq <- create_time_seq(
  start_date = sample_data %>% pull(mytime) %>% min(),
  end_date = sample_data %>% pull(mytime) %>% max(),
  by = lubridate::minutes(30)
)

time_seq
# [1] "2022-01-01 12:30:00 UTC" "2022-01-01 13:00:00 UTC" "2022-01-01 13:30:00 UTC"
# [4] "2022-01-01 14:00:00 UTC" "2022-01-01 14:30:00 UTC" "2022-01-01 15:00:00 UTC"
# [7] "2022-01-01 15:30:00 UTC"

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这里的难点主要是在create_time_seq函数里面，这个函数的主要功能有：

这个函数计算了从开始时间到结束时间，按照步长为by的时间节点的个数。
然后把这个范围内的节点都计算出来。保证一个节点都不少。

最后time_seq就是按照样本数据的时间范围，和要求的步长，生成了一串符合要求的时间序列列表。

2. 关联

tibble(
  'true_time' = time_seq
) %>% left_join(
  y=sample_data,
  by=c('true_time' = 'mytime')
)

# # A tibble: 7 × 4
#   true_time           value value2 value3
#                     
# 1 2022-01-01 12:30:00     1      3     20
# 2 2022-01-01 13:00:00    NA     NA     NA
# 3 2022-01-01 13:30:00     4      4     20
# 4 2022-01-01 14:00:00     5      5     30
# 5 2022-01-01 14:30:00    NA     NA     NA
# 6 2022-01-01 15:00:00    NA     NA     NA
# 7 2022-01-01 15:30:00     8      6     40
1
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把列表放到数据框里面，然后巧妙的使用left_join函数，对两个表进行关联，从而对缺失的节点直接进行填充。

总结

这个只是一个非常小的，对R语言的时间做处理的小案例。
建议大家在R中处理时间的时候，最好都用lubridate包来处理。
巧妙的生成时间序列、然后使用数据框来关联，这个思想在python里面也是常见的。如果用python写的话，其实就是使用列表推导式、datetime包、pandas包来做。

我就知道你不信，我给你写过代码就知道了

python版本

# part1
from datetime import datetime,timedelta
import pandas as pd

# part 2
sample_date = pd.DataFrame({'mytime':[datetime.strptime(i,'%Y-%m-%d %X') for i in ['2022-01-01 12:30:00', '2022-01-01 13:30:00', '2022-01-01 14:00:00', '2022-01-01 15:30:00']],
              'value1':[1,4,5,8], 'value2':[3,4,5,6], 'value3':[20, 20, 30, 40]})
sample_date

#                 mytime  value1  value2  value3
# 0 2022-01-01 12:30:00       1       3      20
# 1 2022-01-01 13:30:00       4       4      20
# 2 2022-01-01 14:00:00       5       5      30
# 3 2022-01-01 15:30:00       8       6      40

# part 3
def create_time_seq(start_date, end_date, by):
    n = (end_date - start_date ) / by
    res = [start_date + by * i for i in range(int(n+1))]
    return res

time_seq = create_time_seq(start_date=sample_date['mytime'].min(),
                           end_date=sample_date['mytime'].max(),
                           by=timedelta(minutes=30))
time_seq

# [Timestamp('2022-01-01 12:30:00'), 
# Timestamp('2022-01-01 13:00:00'), 
# Timestamp('2022-01-01 13:30:00'), 
# Timestamp('2022-01-01 14:00:00'), 
# Timestamp('2022-01-01 14:30:00'), 
# Timestamp('2022-01-01 15:00:00'), 
# Timestamp('2022-01-01 15:30:00')]

# part 4

pd.DataFrame({'true_time':time_seq}).pipe(
    lambda x: x.merge(
        right=sample_date,
        how='left',
        left_on=['true_time'],
        right_on=['mytime']
    )
).pipe(
    lambda x: x.drop(columns=['mytime'])
)

#             true_time  value1  value2  value3
# 0 2022-01-01 12:30:00     1.0     3.0    20.0
# 1 2022-01-01 13:00:00     NaN     NaN     NaN
# 2 2022-01-01 13:30:00     4.0     4.0    20.0
# 3 2022-01-01 14:00:00     5.0     5.0    30.0
# 4 2022-01-01 14:30:00     NaN     NaN     NaN
# 5 2022-01-01 15:00:00     NaN     NaN     NaN
# 6 2022-01-01 15:30:00     8.0     6.0    40.0

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最终

没想到吧，学R的时候，竟然还学了PYTHON
有学习交流群，如果想加入本群的，想办法找到我～