如何分解 xts 半小时时间序列数据答案

【问题标题】：How to decompose xts half hourly time-series data如何分解 xts 半小时时间序列数据
【发布时间】：2019-07-05 12:23:12
【问题描述】：

我有下面的数据集，其中包含半小时的时间序列数据。

Date <- c("2018-01-01 08:00:00", "2018-01-01 08:30:00", 
          "2018-01-01 08:59:59","2018-01-01 09:29:59")
Volume <- c(195, 188, 345, 123)
Dataset <- data.frame(Date, Volume)

我转换为日期格式：

Dataset$Date <- as.POSIXct(Dataset$Date)

创建 xts 对象

library(xts)
Dataset.xts <- xts(Dataset$Volume, order.by=Dataset$Date)

当我尝试根据this Q 分解它时：

attr(Dataset.xts, 'frequency')<- 48
decompose(ts(Dataset.xts, frequency = 48))

我明白了：

Error in decompose(ts(Dataset.xts, frequency = 48)) : 
  time series has no or less than 2 periods

【问题讨论】：

您链接到的问题在分解中使用as.ts 而不是ts。
我知道，但这不是问题。

标签： r time-series xts

【解决方案1】：

正如我在 cmets 中提到的，您需要 as.ts 而不是 ts。此外，您指定的频率高于您拥有的记录数。两者都会导致错误。

此代码有效：

library(xts)

df1 <- data.frame(date = as.POSIXct(c("2018-01-01 08:00:00", "2018-01-01 08:30:00", 
                                          "2018-01-01 08:59:59","2018-01-01 09:29:59")),
                      volume =  c(195, 188, 345, 123))

df1_xts <- xts(df1$volume, order.by = df1$date)

attr(df1_xts, 'frequency') <- 2
decompose(as.ts(df1_xts))

这不是（频率高于记录数）：

attr(df1_xts, 'frequency') <- 48
decompose(as.ts(df1_xts))
Error in decompose(as.ts(df1_xts)) : 
  time series has no or less than 2 periods

也不这样做（ts 而不是as.ts）：

attr(df1_xts, 'frequency') <- 2
decompose(ts(df1_xts))
Error in decompose(ts(df1_xts)) : 
  time series has no or less than 2 periods

【讨论】：