在将我的数据框转换为 xts 以进行时间序列分析时，我做错了什么？

Question

我的data frame 被称为“mydata”，它只有 2 列，如下所示：

Date          Sales
2016-07-01    51256
2016-08-01    75892
2016-09-01    67115
...

运行以下代码 str(mydata) 会得到以下结果：

'data.frame':   28 obs. of  2 variables:
 $ DATE  : chr  "2016-07-01" "2016-08-01" "2016-09-01" ...
 $ PKGREV: num   51256 75892 67115 ...

我在 R 中加载了以下库：

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(scales)
library(ggthemes)
library(magrittr)
library(h2o)
library(timetk)
library(tidyquant) 

我知道在进行xts 转换之前，我需要先将“日期”列转换为日期。 从下面的 2 个 Stackoverflow 问题（见下面的链接），我做了这 2 次尝试：

尝试 1：

 mydata2 <- xts(mydata[,-1], order.by=mydata[,1])    


Error message: 

Error in xts(mydata[, -1], order.by = mydata[, 1]) : 
order.by requires an appropriate time-based object

尝试 2：

mydata2 <- xts(mydata[, -1], order.by=as.POSIXct(mydata$Date))

Error message: 

 Error in as.POSIXct.default(mydata$Date) : 
 do not know how to convert 'mydata$Date' to class “POSIXct”

咨询的 StackOverflow 问题：

Converting a data frame to xts

Converting data.frame to xts order.by requires an appropriate time-based object

我在这里错过了什么？

Answer 1

关于这个问题的几位专家：

• 您似乎没有将时间索引转换为"Date" 类——如果数据是每月，您可以交替使用"yearmon" 类。

• 关于尝试 2，您不应将 "POSIXt" 用于日期数据。这将使您面临不必要的时区编码错误的可能性。此类错误可能很微妙，因此难以检测。如果您确实使用"POSIXt"，那么请使用"POSIXct" 类而不是"POSIXlt" 类。

• 根据您的评论，您在问题中没有显示数据的某些方面。下面我们提供了一个独立的可重现示例和两组可供选择的代码，它们都可以工作。您需要确定您的设置与此有何不同。

为了使下面的解决方案保持独立，我们使用最后注释中定义的Lines，但您可以用您的文件名替换text=Lines，例如"mydata.dat".

下面的第一个替代方案使用read.zoo 将数据读入"zoo" 类对象，然后将其转换为"xts" 类对象。 read.zoo 将自动将第一列转换为"Date" 类（除非您使用另外指定的参数）。 zoo包由xts包自动加载。

下面的第二种选择将数据读入数据框DF，然后使用xts()将其第二个参数转换为"Date"类。

library(xts)

# 1
z <- read.zoo(text = Lines, header = TRUE)
as.xts(z)

# 2
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)
with(DF, xts(Sales, as.Date(Date)))

年月

如果你想使用"yearmon" 类而不是"Date" 类，那么在第一个替代使用中

x <- read.zoo(text = Lines, header = TRUE, FUN = as.yearmon)

第二个：

with(DF, xts(Sales, as.yearmon(Date)))

注意：输入，Lines，以可重现的形式是：

Lines <- "
Date          Sales
2016-07-01    51256
2016-08-01    75892
2016-09-01    67115"

Answer 2

您可以使用lubridate 包中的ymd 函数将字符串转换为日期。然后你可以从timetk使用tk_xts

library(dplyr)
library(timetk)
library(lubridate)

mydata %>% 
  mutate(Date = ymd(Date)) %>% 
  tk_xts(select = Sales)