以下のような data.frames/tsibbles のリストがあります。これは、RSMODE 列の値に基づいて、より大きな data.frame から分割されています。
library(tsibble)
library(fable)
library(tidyverse)
tsib.list <- list(COMBO = structure(list(RSLITM = c("004", "004", "004", "004",
"004", "004", "004", "004", "004", "004", "004", "004", "004",
"004", "004", "004", "004", "004", "004", "004", "004", "004",
"004", "004", "004", "004", "004", "004", "004", "004", "004",
"004", "004", "004", "004", "004", "004"), RSFMTH = structure(c(17713,
17744, 17775, 17805, 17836, 17866, 17897, 17928, 17956, 17987,
18017, 18048, 18078, 18109, 18140, 18170, 18201, 18231, 18262,
18293, 18322, 18353, 18383, 18414, 18444, 18475, 18506, 18536,
18567, 18597, 18628, 18659, 18687, 18718, 18748, 18779, 18809
), class = c("yearmonth", "vctrs_vctr")), RSFQTY = c(285600,
352200, 273600, 282700, 175800, 138700, 177700, 245900, 165000,
180100, 298000, 173800, 257300, 282800, 164500, 155100, 232300,
175500, 226000, 287100, 221400, 270800, 286200, 394400, 336600,
331000, 224600, 216800, 351600, 374700, 173500, 423700, 357700,
245200, 454700, 361700, 381200), RSSEAS = c("A", "A", "A", "A",
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A",
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A",
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A"), RSTREND = c("N", "N", "N",
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N"), RSMODE = c("COMBO",
"COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO",
"COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO",
"COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO",
"COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO",
"COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO", "COMBO",
"COMBO")), row.names = c(NA, -37L), key = structure(list(RSLITM = "004",
RSSEAS = "A", RSTREND = "N", RSMODE = "COMBO", .rows = structure(list(
1:37), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of",
"vctrs_vctr", "list"))), row.names = c(NA, -1L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"), .drop = TRUE), index = structure("RSFMTH", ordered = TRUE), index2 = "RSFMTH", interval = structure(list(
year = 0, quarter = 0, month = 1, week = 0, day = 0, hour = 0,
minute = 0, second = 0, millisecond = 0, microsecond = 0,
nanosecond = 0, unit = 0), .regular = TRUE, class = c("interval",
"vctrs_rcrd", "vctrs_vctr")), class = c("tbl_ts", "tbl_df", "tbl",
"data.frame")), EXP = structure(list(RSLITM = c("005", "005",
"005", "005", "005", "005", "005", "005", "005", "005", "005",
"005", "005", "005", "005", "005", "005", "005", "005", "005",
"005", "005", "005", "005", "005", "005", "005", "005", "005",
"005", "005", "005", "005", "005", "005", "005", "005", "006",
"006", "006", "006", "006", "006", "006", "006", "006", "006",
"006", "006", "006", "006", "006", "006", "006", "006", "006",
"006", "006", "006", "006", "006", "006", "006", "006", "006",
"006", "006", "006", "006", "006", "006", "006", "006", "006"
), RSFMTH = structure(c(17713, 17744, 17775, 17805, 17836, 17866,
17897, 17928, 17956, 17987, 18017, 18048, 18078, 18109, 18140,
18170, 18201, 18231, 18262, 18293, 18322, 18353, 18383, 18414,
18444, 18475, 18506, 18536, 18567, 18597, 18628, 18659, 18687,
18718, 18748, 18779, 18809, 17713, 17744, 17775, 17805, 17836,
17866, 17897, 17928, 17956, 17987, 18017, 18048, 18078, 18109,
18140, 18170, 18201, 18231, 18262, 18293, 18322, 18353, 18383,
18414, 18444, 18475, 18506, 18536, 18567, 18597, 18628, 18659,
18687, 18718, 18748, 18779, 18809), class = c("yearmonth", "vctrs_vctr"
)), RSFQTY = c(79000, 58100, 66300, 52700, 68600, 33000, 76600,
85600, 84100, 49000, 98000, 113500, 83800, 64000, 116800, 72000,
65200, 49800, 33300, 79800, 48000, 81600, 125000, 53500, 97600,
80000, 81900, 80000, 53800, 39000, 73800, 76600, 33700, 60200,
84000, 66600, 32400, 285600, 352200, 273600, 282700, 175800,
138700, 177700, 245900, 165000, 180100, 298000, 173800, 257300,
282800, 164500, 155100, 232300, 175500, 226000, 287100, 221400,
270800, 286200, 394400, 336600, 331000, 224600, 216800, 351600,
374700, 173500, 423700, 357700, 245200, 454700, 361700, 381200
), RSSEAS = c("N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"N", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A",
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A",
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A"),
RSTREND = c("N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N", "N",
"N", "N", "N", "N", "N"), RSMODE = c("EXP", "EXP", "EXP",
"EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP",
"EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP",
"EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP",
"EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP",
"EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP",
"EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP",
"EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP",
"EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP", "EXP")), row.names = c(NA,
-74L), key = structure(list(RSLITM = c("005", "006"), RSSEAS = c("N",
"A"), RSTREND = c("N", "N"), RSMODE = c("EXP", "EXP"), .rows = structure(list(
1:37, 38:74), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of",
"vctrs_vctr", "list"))), row.names = c(NA, -2L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"), .drop = TRUE), index = structure("RSFMTH", ordered = TRUE), index2 = "RSFMTH", interval = structure(list(
year = 0, quarter = 0, month = 1, week = 0, day = 0, hour = 0,
minute = 0, second = 0, millisecond = 0, microsecond = 0,
nanosecond = 0, unit = 0), .regular = TRUE, class = c("interval",
"vctrs_rcrd", "vctrs_vctr")), class = c("tbl_ts", "tbl_df", "tbl",
"data.frame")))
tsibble/data.frame には、需要の履歴と、指数平滑法やその他の時系列モデルを推定するために使用されるパラメーターに関する情報が含まれています。これらのパラメーターは、RSLITM ごとに異なる場合があります。
リストは、より大きな data.frame が RSMODE 列で分割されたときに作成されたため、リスト内の各 data.frames で使用される関数がいくつかあります。ARIMA 関数があることに注意してください。ただし、このテスト data.frame には、予測目的で ARIMA モデルを推定するために指定された RSLITM はありません。
combo.function <- function(tsib){
season.param <- tsib[["RSSEAS"]][1]
trend.param <- tsib[["RSTREND"]][1]
fmla <- as.formula(glue::glue("RSFQTY ~ trend('{trend.param}') +",
" season('{season.param}')"))
print(fmla)
tsib %>% model(EXP = ETS(fmla), ARI = ARIMA(RSFQTY)) %>% mutate(COM = (ARI + EXP)/2) %>% forecast(h = "3 years") %>% filter(.model == "COM")
}
ets.function <- function(tsib){
season.param <- tsib[["RSSEAS"]][1]
trend.param <- tsib[["RSTREND"]][1]
fmla <- as.formula(glue::glue("RSFQTY ~ trend('{trend.param}') +",
" season('{season.param}')"))
print(fmla)
tsib %>% model(EXP = ETS(fmla)) %>% forecast(h = "3 years")
}
arima.function <- function(tsib){
tsib %>% model(ARI = ARIMA(RSFQTY)) %>% forecast(h = "3 years")
}
以下のコードを使用して、リスト内の各 data.frame/tsibble の RSLITM ごとに適切なモデルを推定しています。ただし、ARIMA モデルを使用して予測する RSLITM が指定されていないため、この場合は ARIMA リスト要素がないため、問題が発生します。(RSMODE 列に「ARIMA」値を持つ RLSITM はありません。) したがって、エラーがスローされます。
try()または同様の関数を使用してこれを処理する方法があると思いますが、のコンテキストでこれを使用する方法がわかりませんmap()。
pmap_dfr(list(tsib = list(tsib.list$ARIMA, tsib.list$COMBO, tsib.list$EXP), func = list(arima.function, combo.function, ets.function)),
function(tsib, func) map(tsib %>% group_split(RSLITM), func))
これは私が得るエラーです。
Error in UseMethod("group_split") :
no applicable method for 'group_split' applied to an object of class "NULL"