将具有多个值的数据框转换为 R 中的 ts 对象

Question

我有一个大型数据集，其中包含特定日期的多个值。数据集中存在缺失值，因为它存在很长一段时间。这是一个小例子：

set.seed(1)
data <- data.frame(
 Date = sample(c("1993-07-09", "1993-07-09", "1993-07-10", "1993-08-11", "1993-08-11", "1993-08-11")),
 Oxygen = sample(c(0.2, 0.4, 0.4, 0.2, 0.4, 0.5))
)
data$Date <- as.Date(data$Date)

我想把这个dataframe转换成一个ts对象，这样我就可以预测，使用arima模型，最终找出异常值。

它特别需要是一个 ts 对象，而不是一个 xts 对象。

我面临的问题是： 1）我不知道如何将数据框转换为 ts 对象。 2) 创建一个 ts 对象，允许在一天内发生多个值。

任何帮助将不胜感激。谢谢！

Answer 1

(1) mts ts 对象必须定期间隔（即每个连续点之间的时间量相同）并且不能表示日期（但我们可以使用数字）所以我们假设八月的日期应该是七月，因此我们有连续的日期，并且我们使用自纪元（1970 年 1 月 1 日）以来的天数作为时间。

添加序列号以区分相等的日期并将系列拆分为多列：

library(zoo)

data3 <- transform(data2, seq = ave(1:nrow(data2), Date, FUN = seq_along))
z <- read.zoo(data3, index = "Date", split = "seq")
as.ts(z)

给予：

Time Series:
Start = 8590 
End = 8592 
Frequency = 1 
       1   2   3
8590 0.5 0.4  NA
8591 0.4  NA  NA
8592 0.2 0.2 0.4

(2) 均值交替平均相同日期的值：

z2 <- read.zoo(data2, index = "Date", aggregate = mean)
as.ts(z2)

给予：

Time Series:
Start = 8590 
End = 8592 
Frequency = 1 
[1] 0.4500000 0.4000000 0.2666667

(3) 忽略日期 我们可以忽略日期列（如海报所建议的那样），在这种情况下，我们只使用 1、2、3、... 作为时间索引：

ts(data$Oxygen)

(4) 每个月的第一个点 因为，在评论中，发布者表示有很多数据（20 年），我们可以将每个月的第一个点作为月度系列.

as.ts(read.zoo(data, index = "Date", FUN = as.yearmon, aggregate = function(x) x[1]))

注意

8 月日期已更改为 7 月，以形成上面的 data2：

set.seed(1)
data2 <- data.frame(
 Date = sample(c("1993-07-09", "1993-07-09", "1993-07-10", 
  "1993-07-11", "1993-07-11", "1993-07-11")),
 Oxygen = sample(c(0.2, 0.4, 0.4, 0.2, 0.4, 0.5))
)
data2$Date <- as.Date(data$Date)