如何在tsibble中手动控制fill_gaps的补全间隔？

问题背景 #

你有两个同月同日但年份相差2年的数据框，转换为以yearweek为索引的tsibble后，因原数据索引步长的最大公约数不同，导致fill_gaps()补全缺失值时使用的间隔不一致：2020年数据的补全间隔为4周，2022年数据为1周，无法统一周期。

原始数据及问题复现代码：

library(tidyverse)
library(fpp3)

df_2020 <- tibble(month_day = as_date(c('2020-1-1','2020-2-1','2020-3-1')),
                 amount = c(5, 2, 1))

df_2022 <- tibble(month_day = as_date(c('2022-1-1','2022-2-1','2022-3-1')),
                 amount = c(5, 2, 1))

# 转换为tsibble
ts_2020 <- df_2020 |> mutate(year_week = yearweek(month_day)) |> 
  as_tsibble(index = year_week)
 
ts_2022 <- df_2022 |> mutate(year_week = yearweek(month_day)) |> 
  as_tsibble(index = year_week)

# 补全缺失值后间隔不一致
ts_2020_filled <- ts_2020 |> fill_gaps()
ts_2022_filled <- ts_2022 |> fill_gaps()

解决方案 #

要统一补全间隔（比如统一为每周1次），可以通过以下两种方法实现：

方法1：手动构建目标间隔的完整索引，关联原数据 #

通过complete()函数生成你需要的间隔（如每周）的完整时间序列，再转换为tsibble，确保两个数据的补全间隔一致：

# 处理2020年数据：生成每周完整索引
ts_2020_full <- df_2020 |>
  mutate(year_week = yearweek(month_day)) |>
  complete(year_week = seq(min(year_week), max(year_week), by = 1)) |>
  as_tsibble(index = year_week)

# 处理2022年数据：同样生成每周完整索引
ts_2022_full <- df_2022 |>
  mutate(year_week = yearweek(month_day)) |>
  complete(year_week = seq(min(year_week), max(year_week), by = 1)) |>
  as_tsibble(index = year_week)

方法2：将tsibble标记为不规则，手动指定补全间隔 #

先将tsibble设置为不规则序列（.regular = FALSE），再在fill_gaps()中手动指定目标间隔的索引序列：

# 转换为不规则tsibble
ts_2020_irreg <- df_2020 |>
  mutate(year_week = yearweek(month_day)) |>
  as_tsibble(index = year_week, .regular = FALSE)

ts_2022_irreg <- df_2022 |>
  mutate(year_week = yearweek(month_day)) |>
  as_tsibble(index = year_week, .regular = FALSE)

# 手动指定每周间隔补全缺失值
ts_2020_filled <- ts_2020_irreg |>
  fill_gaps(year_week = seq(min(year_week), max(year_week), by = 1))

ts_2022_filled <- ts_2022_irreg |>
  fill_gaps(year_week = seq(min(year_week), max(year_week), by = 1))

两种方法都能让两个时间序列以每周为间隔补全缺失值，实现周期统一。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Isaiah