Generate probabilistic nowcast dataframe
Source:R/nowcast_matrix_list_to_df.R
nowcast_matrix_list_to_df.RdThis function ingests a list of nowcast matrixes, and generates a long tidy dataframe indexed by time and delay.
Value
nowcast_df Dataframe containing observations and probabilistic
nowcasts indexed by reference time and delay.
Examples
point_nowcast_matrix <- matrix(
c(
80, 50, 25, 10,
100, 50, 30, 20,
90, 45, 25, 17.8,
80, 40, 23.2, 15.9,
70, 35, 20.3, 19.9
),
nrow = 5,
byrow = TRUE
)
nowcast_matrix_list <- add_uncertainty(
point_nowcast_matrix,
disp = c(8, 1.4, 4),
n_draws = 10
)
nowcast_df <- nowcast_matrix_list_to_df(nowcast_matrix_list)
nowcast_df
#> time delay count draw
#> 1 1 1 80 1
#> 2 1 2 50 1
#> 3 1 3 25 1
#> 4 1 4 10 1
#> 5 2 1 100 1
#> 6 2 2 50 1
#> 7 2 3 30 1
#> 8 2 4 20 1
#> 9 3 1 90 1
#> 10 3 2 45 1
#> 11 3 3 25 1
#> 12 3 4 19 1
#> 13 4 1 80 1
#> 14 4 2 40 1
#> 15 4 3 15 1
#> 16 4 4 8 1
#> 17 5 1 70 1
#> 18 5 2 33 1
#> 19 5 3 17 1
#> 20 5 4 31 1
#> 21 1 1 80 2
#> 22 1 2 50 2
#> 23 1 3 25 2
#> 24 1 4 10 2
#> 25 2 1 100 2
#> 26 2 2 50 2
#> 27 2 3 30 2
#> 28 2 4 20 2
#> 29 3 1 90 2
#> 30 3 2 45 2
#> 31 3 3 25 2
#> 32 3 4 9 2
#> 33 4 1 80 2
#> 34 4 2 40 2
#> 35 4 3 22 2
#> 36 4 4 26 2
#> 37 5 1 70 2
#> 38 5 2 43 2
#> 39 5 3 6 2
#> 40 5 4 14 2
#> 41 1 1 80 3
#> 42 1 2 50 3
#> 43 1 3 25 3
#> 44 1 4 10 3
#> 45 2 1 100 3
#> 46 2 2 50 3
#> 47 2 3 30 3
#> 48 2 4 20 3
#> 49 3 1 90 3
#> 50 3 2 45 3
#> 51 3 3 25 3
#> 52 3 4 18 3
#> 53 4 1 80 3
#> 54 4 2 40 3
#> 55 4 3 13 3
#> 56 4 4 29 3
#> 57 5 1 70 3
#> 58 5 2 34 3
#> 59 5 3 1 3
#> 60 5 4 21 3
#> 61 1 1 80 4
#> 62 1 2 50 4
#> 63 1 3 25 4
#> 64 1 4 10 4
#> 65 2 1 100 4
#> 66 2 2 50 4
#> 67 2 3 30 4
#> 68 2 4 20 4
#> 69 3 1 90 4
#> 70 3 2 45 4
#> 71 3 3 25 4
#> 72 3 4 9 4
#> 73 4 1 80 4
#> 74 4 2 40 4
#> 75 4 3 16 4
#> 76 4 4 15 4
#> 77 5 1 70 4
#> 78 5 2 22 4
#> 79 5 3 0 4
#> 80 5 4 20 4
#> 81 1 1 80 5
#> 82 1 2 50 5
#> 83 1 3 25 5
#> 84 1 4 10 5
#> 85 2 1 100 5
#> 86 2 2 50 5
#> 87 2 3 30 5
#> 88 2 4 20 5
#> 89 3 1 90 5
#> 90 3 2 45 5
#> 91 3 3 25 5
#> 92 3 4 16 5
#> 93 4 1 80 5
#> 94 4 2 40 5
#> 95 4 3 26 5
#> 96 4 4 14 5
#> 97 5 1 70 5
#> 98 5 2 29 5
#> 99 5 3 1 5
#> 100 5 4 26 5
#> 101 1 1 80 6
#> 102 1 2 50 6
#> 103 1 3 25 6
#> 104 1 4 10 6
#> 105 2 1 100 6
#> 106 2 2 50 6
#> 107 2 3 30 6
#> 108 2 4 20 6
#> 109 3 1 90 6
#> 110 3 2 45 6
#> 111 3 3 25 6
#> 112 3 4 21 6
#> 113 4 1 80 6
#> 114 4 2 40 6
#> 115 4 3 7 6
#> 116 4 4 8 6
#> 117 5 1 70 6
#> 118 5 2 30 6
#> 119 5 3 29 6
#> 120 5 4 17 6
#> 121 1 1 80 7
#> 122 1 2 50 7
#> 123 1 3 25 7
#> 124 1 4 10 7
#> 125 2 1 100 7
#> 126 2 2 50 7
#> 127 2 3 30 7
#> 128 2 4 20 7
#> 129 3 1 90 7
#> 130 3 2 45 7
#> 131 3 3 25 7
#> 132 3 4 25 7
#> 133 4 1 80 7
#> 134 4 2 40 7
#> 135 4 3 11 7
#> 136 4 4 10 7
#> 137 5 1 70 7
#> 138 5 2 39 7
#> 139 5 3 0 7
#> 140 5 4 1 7
#> 141 1 1 80 8
#> 142 1 2 50 8
#> 143 1 3 25 8
#> 144 1 4 10 8
#> 145 2 1 100 8
#> 146 2 2 50 8
#> 147 2 3 30 8
#> 148 2 4 20 8
#> 149 3 1 90 8
#> 150 3 2 45 8
#> 151 3 3 25 8
#> 152 3 4 19 8
#> 153 4 1 80 8
#> 154 4 2 40 8
#> 155 4 3 68 8
#> 156 4 4 38 8
#> 157 5 1 70 8
#> 158 5 2 22 8
#> 159 5 3 62 8
#> 160 5 4 23 8
#> 161 1 1 80 9
#> 162 1 2 50 9
#> 163 1 3 25 9
#> 164 1 4 10 9
#> 165 2 1 100 9
#> 166 2 2 50 9
#> 167 2 3 30 9
#> 168 2 4 20 9
#> 169 3 1 90 9
#> 170 3 2 45 9
#> 171 3 3 25 9
#> 172 3 4 27 9
#> 173 4 1 80 9
#> 174 4 2 40 9
#> 175 4 3 22 9
#> 176 4 4 1 9
#> 177 5 1 70 9
#> 178 5 2 34 9
#> 179 5 3 27 9
#> 180 5 4 11 9
#> 181 1 1 80 10
#> 182 1 2 50 10
#> 183 1 3 25 10
#> 184 1 4 10 10
#> 185 2 1 100 10
#> 186 2 2 50 10
#> 187 2 3 30 10
#> 188 2 4 20 10
#> 189 3 1 90 10
#> 190 3 2 45 10
#> 191 3 3 25 10
#> 192 3 4 21 10
#> 193 4 1 80 10
#> 194 4 2 40 10
#> 195 4 3 8 10
#> 196 4 4 14 10
#> 197 5 1 70 10
#> 198 5 2 69 10
#> 199 5 3 21 10
#> 200 5 4 4 10