我有大约 100 天的半小时观察时间序列,如下所示:
> df
# A tibble: 4,704 x 3
city datetime orders
<chr> <time> <dbl>
1 Wien 2016-05-12 00:00:00 1
2 Wien 2016-05-12 00:30:00 4
3 Wien 2016-05-12 01:00:00 2
4 Wien 2016-05-12 01:30:00 0
5 Wien 2016-05-12 02:00:00 5
6 Wien 2016-05-12 02:30:00 10
7 Wien 2016-05-12 03:00:00 11
8 Wien 2016-05-12 03:30:00 22
9 Wien 2016-05-12 04:00:00 4
10 Wien 2016-05-12 04:30:00 2
# ... with 4,694 more rows
我想对这个时间序列进行滚动预测——根据前 n 天的数据估计模型,然后预测第 n+1 天。使用 for 循环很容易,但我想我会尝试以整洁的方式来做这件事。所以我想创建一个data_frame
结束日期作为第一列的数据帧和一个包含从 df 到第二个结束日期的所有数据的 data_frame,然后我可以迭代使用purrr::map()
和朋友。如何创建这个嵌套的 data_frame?