我使用以下方法将 csv 文件读入数据框：
dataxlsx <- read.csv(file.choose(), header = T)
数据框如下所示：
Year Month Period X410 X430 X431
2005 1 1 3467748 4434879 1345638
2005 2 2 3626338 4311150 1167523
. . . . . .
2015 7 127 2374105 1514540 1399804
我正在尝试运行我创建的名为 HWplot 的函数来预测输入数据并运行预测，并输出预测图。
我使用了 ggplot2、tseries、forecast 包。
HWplot <- function(dataxlsx, n.ahead=12, CI=.95, error.ribbon='green', line.size=1) {
hw_object<-HoltWinters(dataxlsx)
forecast<-predict(hw_object, n.ahead=24, prediction.interval=T, level=0.95)
for_values<-data.frame(time=round(time(forecast), 3), value_forecast=as.data.frame(forecast)$fit, dev=as.data.frame(forecast)$upr-as.data.frame(forecast)$fit)
fitted_values<-data.frame(time=round(time(hw_object$fitted), 3), value_fitted=as.data.frame(hw_object$fitted)$xhat)
actual_values<-data.frame(time=round(time(hw_object$x), 3), Actual=c(hw_object$x))
graphset<-merge(actual_values, fitted_values, by='time', all=TRUE)
graphset<-merge(graphset, for_values, all=TRUE, by='time')
graphset[is.na(graphset$dev), ]$dev<-0
graphset$Fitted<-c(rep(NA, NROW(graphset)-(NROW(for_values) + NROW(fitted_values))), fitted_values$value_fitted, for_values$value_forecast)
graphset.melt<-melt(graphset[, c('time', 'Actual', 'Fitted')], id='time')
p<-ggplot(graphset.melt, aes(x=time, y=value)) + geom_ribbon(data=graphset, aes(x=time, y=Fitted, ymin=Fitted-dev, ymax=Fitted + dev), alpha=.2, fill=error.ribbon) + geom_line(aes(colour=variable), size=line.size) + geom_vline(x=max(actual_values$time), lty=2) + xlab('Time') + ylab('Value') + theme(legend.position='bottom') + scale_colour_hue('')
return(p)
}
我面临的问题是我无法拆分此数据框以将 HWplot 函数应用于数据的单独列（预测 X410、X430、X431 等）。我将使用在列中具有不同数量的 X### 代码的数据帧，因此我将需要 R 脚本来合并动态数量的列。
最终的游戏是从数据框的不同列运行这些预测，并将预测和图表输出到 Excel 工作簿，列的名称作为每个工作表的名称。
旁注：当数据框只有一列指标时，HWplot 函数有效，但不适用于多列指标。
我用 apply 系列函数尝试过的一切都不起作用，拆分函数也不起作用。
希望这是有道理的——如果有人需要澄清，请告诉我。