如何让 tsclean 处理具有多个时间序列的数据帧答案

【问题标题】：how to get tsclean working on data frame with multiple time series如何让 tsclean 处理具有多个时间序列的数据帧
【发布时间】：2017-11-26 20:37:07
【问题描述】：

我正在根据 hts 包创建预测，但在此之前，我需要清理数据中的异常值和缺失值。

为此，我想到了使用 forecast 包中的 tsclean 函数。我将数据存储在数据框中，其中包含我希望清理的多列（时间序列）。我可以在只有一次系列时使该功能起作用，但由于我确实有很多，我正在寻找一种聪明的方法来做到这一点。

运行代码时：

SFA5 <- ts(SFA4, frequency=12, start=c(2012,1), end=c(2017,10)) 
ggt <- tsclean(SFA5[1:70, 1:94], replace.missing = TRUE)

我收到此错误消息：

Error in na.interp(x, lambda = lambda) : The time series is not univariate.

数据在这里：

https://www.dropbox.com/s/dow2jpuv5unmtgd/Data1850.xlsx?dl=0

我的问题是：我做错了什么或者是执行循环序列的唯一解决方案

【问题讨论】：

【解决方案1】：

错误消息表明该函数仅将单变量时间序列作为其第一个参数。因此，您可能已经猜到了，您需要将tsclean 应用于每一列。

library(forecast)
ggt <- sapply(X = SFA5[1:70, 1:94], FUN = tsclean)

【讨论】：