将不规则间隔数据转换为时间序列答案

【问题标题】：Convert irregular spaced data to timeseries将不规则间隔数据转换为时间序列
【发布时间】：2018-10-01 19:47:05
【问题描述】：

我有一段时间内的销售数据，我想将数据转换为时间序列以进行时间序列相关分析。但我被困在第一步，请建议如何进行。下面是我的交易数据，order_date、total_amount 和 Quantity。我的订单日期是随机的（间隔不均匀）。

> sku_top_02
         ord_date total_amount qty
36015  2014-01-02       379.81   1
36022  2014-01-02       610.87   2
36050  2014-01-03       289.17   6
36081  2014-01-03       183.12   1
36128  2014-01-06       303.57  10
36193  2014-01-06        51.65   1
36259  2014-01-07       250.31   1
36222  2014-01-08       408.58   1
36264  2014-01-09       183.40   1
36347  2014-01-09       504.90   1
36323  2014-01-13       529.95   1
36412  2014-01-13       204.96   1
36455  2014-01-14       524.83   5
36504  2014-01-14      3771.41  25
36762  2014-01-20       759.86   2
36794  2014-01-21       539.88   2
36826  2014-01-22       599.34   1
37056  2014-01-22       133.35   3
37076  2014-01-22       174.25   4
...
...
...
Please ignore the first column (rownames, after sorting by order date it is jumbled). Below, I am using xts() to convert the data into time-series.

> ts.sku_02 <- xts(df = sku_top_02[,c('total_amount', 'qty')], order.by = sku_top_02$ord_date)

我的转换中出现了问题

> ts.sku_02
Data:
numeric(0)

Index:
 Date[1:4386], format: "2014-01-02" "2014-01-02" "2014-01-03" "2014-01-03" "2014-01-06" "2014-01-06" "2014-01-07" "2014-01-08" "2014-01-09" "2014-01-09" ...
> dim(ts.sku_02)
NULL
> str(ts.sku_02)
An 'xts' object of zero-width

另外，我无法绘制 TS。请建议如何进行。提前致谢。

【问题讨论】：

您可以使用zoo 包来处理不规则的时间序列。不过，相同日期的观察呢？你会如何对待他们？
感谢您的快速回复，我应该合并每周/每月等的数据吗？我正在寻找一些关于如何将其转换为有效 TS 数据集的提示。
这取决于你的目标。是的，如果对您的分析有任何意义，您可以每天从汇总开始。
我认为使用每周数据对您有用，因为您已经丢失了很多天的数据
即使您有数据发生在同一周，您也可以聚合它们，可能使用lubridate::week() 并使用%Y-%U-%d 转换为date

标签： r dataframe xts

【解决方案1】：

假设输入数据框在最后的注释中可重现地显示：

library(xts)
x <- xts(DF[-1], DF[[1]])

给予：

> head(x)
           total_amount qty
2014-01-02       379.81   1
2014-01-02       610.87   2
2014-01-03       289.17   6
2014-01-03       183.12   1
2014-01-06       303.57  10
2014-01-06        51.65   1

注意

Lines <- "ord_date total_amount qty
36015  2014-01-02       379.81   1
36022  2014-01-02       610.87   2
36050  2014-01-03       289.17   6
36081  2014-01-03       183.12   1
36128  2014-01-06       303.57  10
36193  2014-01-06        51.65   1
36259  2014-01-07       250.31   1
36222  2014-01-08       408.58   1
36264  2014-01-09       183.40   1
36347  2014-01-09       504.90   1
36323  2014-01-13       529.95   1
36412  2014-01-13       204.96   1
36455  2014-01-14       524.83   5
36504  2014-01-14      3771.41  25
36762  2014-01-20       759.86   2
36794  2014-01-21       539.88   2
36826  2014-01-22       599.34   1
37056  2014-01-22       133.35   3
37076  2014-01-22       174.25   4"
DF <- read.table(text = Lines)
DF$ord_date <- as.Date(DF$ord_date)

【讨论】：

当客！（谢谢）。您的示例代码帮助了我， df
将注释中的代码复制并粘贴到 R 中，然后将代码粘贴到答案正文中，您将获得显示的输出。没有错误。您的意思可能是您已经在一些您没有向我们展示过的数据上进行了尝试。查看注释中的显示方式，了解如何以可重现的方式显示数据。