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group-by - 在 Julia 中按组创建滞后/提前时间序列？

问题描述

我想知道是否有一种简单的方法可以根据分组或条件在 Julia 中创建时间序列变量的滞后（或超前）？例如：我有一个如下形式的数据集

julia> df1 = DataFrame(var1=["a","a","a","a","b","b","b","b"],
                             var2=[0,1,2,3,0,1,2,3])
8×2 DataFrame
│ Row │ var1   │ var2  │
│     │ String │ Int64 │
├─────┼────────┼───────┤
│ 1   │ a      │ 0     │
│ 2   │ a      │ 1     │
│ 3   │ a      │ 2     │
│ 4   │ a      │ 3     │
│ 5   │ b      │ 0     │
│ 6   │ b      │ 1     │
│ 7   │ b      │ 2     │
│ 8   │ b      │ 3     │

我想创建一个lag2包含var2滞后 2 的值的变量。但是，这应该按 var1 分组完成，以便“b”组中的前两个观察值不会得到“a”组的最后两个值. 相反，它们应该设置为缺失值或零或某个默认值。

我尝试了以下代码，它会产生以下错误。

julia> df2 = df1 |> @groupby(_.var1) |> @mutate(lag2 = lag(_.var2,2)) |> DataFrame

ERROR: MethodError: no method matching merge(::Grouping{String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}}}, ::NamedTuple{(:lag2,),Tuple{ShiftedArray{Int64,Missing,1,QueryOperators.GroupColumnArrayView{Int64,Grouping{String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}}},:var2}}}})
Closest candidates are:
  merge(::NamedTuple{,T} where T<:Tuple, ::NamedTuple) at namedtuple.jl:245
  merge(::NamedTuple{an,T} where T<:Tuple, ::NamedTuple{bn,T} where T<:Tuple) where {an, bn} at namedtuple.jl:233
  merge(::NamedTuple, ::NamedTuple, ::NamedTuple...) at namedtuple.jl:249
  ...
Stacktrace:
 [1] (::var"#437#442")(::Grouping{String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}}}) at /Users/kayvon/.julia/packages/Query/AwBtd/src/query_translation.jl:58
 [2] iterate at /Users/kayvon/.julia/packages/QueryOperators/g4G21/src/enumerable/enumerable_map.jl:25 [inlined]
 [3] iterate at /Users/kayvon/.julia/packages/Tables/TjjiP/src/tofromdatavalues.jl:45 [inlined]
 [4] buildcolumns at /Users/kayvon/.julia/packages/Tables/TjjiP/src/fallbacks.jl:185 [inlined]
 [5] columns at /Users/kayvon/.julia/packages/Tables/TjjiP/src/fallbacks.jl:237 [inlined]
 [6] #DataFrame#453(::Bool, ::Type{DataFrame}, ::QueryOperators.EnumerableMap{Union{},QueryOperators.EnumerableIterable{Grouping{String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}}},QueryOperators.EnumerableGroupBy{Grouping{String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}}},String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},QueryOperators.EnumerableIterable{NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},Tables.DataValueRowIterator{NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},Tables.Schema{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},Tables.RowIterator{NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{Array{String,1},Array{Int64,1}}}}}},var"#434#439",var"#435#440"}},var"#437#442"}) at /Users/kayvon/.julia/packages/DataFrames/S3ZFo/src/other/tables.jl:40
 [7] DataFrame(::QueryOperators.EnumerableMap{Union{},QueryOperators.EnumerableIterable{Grouping{String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}}},QueryOperators.EnumerableGroupBy{Grouping{String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}}},String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},QueryOperators.EnumerableIterable{NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},Tables.DataValueRowIterator{NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},Tables.Schema{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},Tables.RowIterator{NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{Array{String,1},Array{Int64,1}}}}}},var"#434#439",var"#435#440"}},var"#437#442"}) at /Users/kayvon/.julia/packages/DataFrames/S3ZFo/src/other/tables.jl:31
 [8] |>(::QueryOperators.EnumerableMap{Union{},QueryOperators.EnumerableIterable{Grouping{String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}}},QueryOperators.EnumerableGroupBy{Grouping{String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}}},String,NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},QueryOperators.EnumerableIterable{NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},Tables.DataValueRowIterator{NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},Tables.Schema{(:var1, :var2),Tuple{String,Int64}},Tables.RowIterator{NamedTuple{(:var1, :var2),Tuple{Array{String,1},Array{Int64,1}}}}}},var"#434#439",var"#435#440"}},var"#437#442"}, ::Type) at ./operators.jl:854
 [9] top-level scope at none:0

感谢这种方法或替代方法的任何帮助。谢谢。

标签： group-bytime-seriesjulialag

解决方案

你肯定有正确的想法 - 我不使用 Query.jl 但这可以通过基本的 DataFrames 语法轻松完成：

julia> using DataFrames, ShiftedArrays

julia> df1 = DataFrame(var1=["a","a","a","a","b","b","b","b"],
                                    var2=[0,1,2,3,0,1,2,3]);

julia> by(df1, :var1, var2_l2 = :var2 => Base.Fix2(lag, 2)))
8×2 DataFrame
│ Row │ var1   │ var2_l2 │
│     │ String │ Int64⍰  │
├─────┼────────┼─────────┤
│ 1   │ a      │ missing │
│ 2   │ a      │ missing │
│ 3   │ a      │ 0       │
│ 4   │ a      │ 1       │
│ 5   │ b      │ missing │
│ 6   │ b      │ missing │
│ 7   │ b      │ 0       │
│ 8   │ b      │ 1       │

请注意，我Base.Fix2在这里用来获取lag. 这本质上与定义您自己的l2(x) = lag(x, 2)然后l2在by调用中使用相同。如果您确实定义了自己的l2函数，您还可以设置默认值，例如l2(x) = lag(x, 2, default = -1000)如果您想避免缺失值：

julia> l2(x) = lag(x, 2, default = -1000)
l2 (generic function with 1 method)

julia> by(df1, :var1, var2_l2 = :var2 => l2)
8×2 DataFrame
│ Row │ var1   │ var2_l2 │
│     │ String │ Int64   │
├─────┼────────┼─────────┤
│ 1   │ a      │ -1000   │
│ 2   │ a      │ -1000   │
│ 3   │ a      │ 0       │
│ 4   │ a      │ 1       │
│ 5   │ b      │ -1000   │
│ 6   │ b      │ -1000   │
│ 7   │ b      │ 0       │
│ 8   │ b      │ 1       │

编辑

在 DataFrames.jl 0.22.2 下，正确的语法是：

julia> combine(groupby(df1, :var1), :var2 => Base.Fix2(lag, 2) => :var2_l2)
8×2 DataFrame
 Row │ var1    var2_l2 
     │ String  Int64?  
─────┼─────────────────
   1 │ a       missing 
   2 │ a       missing 
   3 │ a             0
   4 │ a             1
   5 │ b       missing 
   6 │ b       missing 
   7 │ b             0
   8 │ b             1

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