我想将 tbl_df 转换为 ts 进行时间序列分析。我已经完成了，但丢失了我的（月）列，这是我数据中的日期答案

【问题标题】：I want to convert tbl_df to ts for time series analysis. I have done it but lost my (Month) column which is date in my data我想将 tbl_df 转换为 ts 进行时间序列分析。我已经完成了，但丢失了我的（月）列，这是我数据中的日期
【发布时间】：2020-02-23 03:50:37
【问题描述】：

我正在尝试将我的数据集 tbl_df 转换为时间序列 (ts) 以执行预测 ARIMA 模型。这些是我原始数据集的前 5 行；

   Month      count
   <date>     <int>
 1 2016-01-01   431
 2 2016-02-01   478
 3 2016-03-01   468
 4 2016-04-01   488
 5 2016-05-01   445

成功转换后，我丢失了月份列并得到了一个奇怪的日期。我用下面的代码转换成ts；

 crime_monthly1 <- as.ts(crime_monthly)

我得到了这个，月份 col 变成了奇怪的数字；

   Month count
 1 16801   431
 2 16832   478
 3 16861   468
 4 16892   488
 5 16922   445

我已应用此代码将日期和整个数据集转换为 ts，但无济于事；

crime_monthly1$Month <- as.Date(crime_monthly1$Month, format = "%m/%d/%Y")
ts(crime_monthly1[,-1], start = as.Date(crime_monthly1$Month[1]), frequency = 1)

我收到以下错误；

Error in crime_monthly1$Month : $ operator is invalid for atomic vectors

另一个问题是我得到 频率只有 1。虽然我的数据集每月有 36 个月的时间分辨率，但我认为应该是 12，因为 1 年有 12 个月。

谁能告诉我这样做的完整程序。真的很抱歉，但我是 R 新手，我也搜索了以前的问题，但在我的情况下找不到确切的解决方案。

【问题讨论】：

标签： r time-series rstudio gis

【解决方案1】：

最简单的方法是这样。

crime_ts <- ts(crime_monthly$count, start=2016, frequency=12)

但您可能会发现使用tsibble 对象比使用ts 对象更好。

library(tidyverse)
library(tsibble)

crime_monthly <- tribble(
    ~Month,      ~count,
    "2016-01-01",  431,
    "2016-02-01",  478,
    "2016-03-01",  468,
    "2016-04-01",  488,
    "2016-05-01",  445) %>%
  mutate(Month = as.Date(Month))

crime_tsibble <- as_tsibble(crime_monthly, index=Month) %>%
  mutate(
    Month = yearmonth(Month)
  )
crime_tsibble
#> # A tsibble: 5 x 2 [1M]
#>      Month count
#>      <mth> <dbl>
#> 1 2016 Jan   431
#> 2 2016 Feb   478
#> 3 2016 Mar   468
#> 4 2016 Apr   488
#> 5 2016 May   445

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 2 月 23 日创建}

使用 tsibble 对象的工具位于 tsibble、feasts 和 fable 包中。

【讨论】：

非常感谢亲爱的 Rob 先生。正如你所展示的那样，它对我完全有效。万分感谢

【解决方案2】：

假设输入在最后的注释中可重复显示，使用代表年/月的yearmon 索引类将其转换为动物园对象z。然后as.ts 会将其转换为具有正确频率的ts 类。

library(zoo)

z <- read.zoo(DF, FUN = as.yearmon)
tt <- as.ts(z)

tt
##      Jan Feb Mar Apr May
## 2016 431 478 468 488 445

frequency(tt)
## [1] 12

class(tt)
## [1] "ts"

注意

假设可重现形式的输入为：

Lines <- "   Month      count
 1 2016-01-01   431
 2 2016-02-01   478
 3 2016-03-01   468
 4 2016-04-01   488
 5 2016-05-01   445"
DF <- read.table(text = Lines)

【讨论】：