尝试使用 gg_lag() 但显然有多个时间序列答案

【问题标题】：Trying to use gg_lag() but apparently have more than one time series尝试使用 gg_lag() 但显然有多个时间序列
【发布时间】：2021-11-12 13:25:56
【问题描述】：

我正在尝试使用 gg_lag 查找延迟，但我的 tsibble 不断收到相同的错误

# A tsibble: 255 x 6 [7D]
# Key:       Demand [163]
    Week Demand Date          Month year  Quarter
   <dbl>  <dbl> <date>        <mth> <chr>   <qtr>
 1     1     48 2018-01-01 2018 Jan 2018  2018 Q1
 2     2    101 2018-01-08 2018 Jan 2018  2018 Q1
 3     3    129 2018-01-15 2018 Jan 2018  2018 Q1
 4     4    113 2018-01-22 2018 Jan 2018  2018 Q1
 5     5    116 2018-01-29 2018 Jan 2018  2018 Q1
 6     6    123 2018-02-05 2018 Feb 2018  2018 Q1
 7     7    137 2018-02-12 2018 Feb 2018  2018 Q1
 8     8    136 2018-02-19 2018 Feb 2018  2018 Q1
 9     9    151 2018-02-26 2018 Feb 2018  2018 Q1
10    10     87 2018-03-05 2018 Mar 2018  2018 Q1
# ... with 245 more rows

Printer_Q %>% gg_lag(Demand, geom='point')

错误：提供给的数据包含多个时间序列。请过滤单个时间序列以使用gg_lag()

我尝试使用以下方法过滤我的数据：

Printer_Q <- Demandts %>%
       select(-Week, -year, -Month, -Quarter)

...所以我只剩下 Demand 和 Date 但它仍然说我有多个时间序列？我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： r time-series

【解决方案1】：

Demand 列不应是关键变量。关键变量是用于区分单个tsibble 中的多个时间序列的分类变量。看来您这里只有一个时间序列，因此您不需要关键变量。

【讨论】：

我从未分配过关键变量，这就是我正在努力解决的问题。我不知道如何摆脱它。 Printer_Wts <- as_tsibble(PrinterW, index = "Week") %>% arrange(Week)Update* 我已经解决了，谢谢！
打印出来的对象显示Demand是一个关键变量。所以不知何故你已经分配了它。无论如何，您提出的解决方案只是重新创建没有键的 tsibble 对象，并使用Week 而不是Date 作为索引。