Question

任何人都可以建议时间序列数据操作的资源。我不是在寻找时间序列统计分析（例如ARIMA，Forcasting等）。相反，我想基于时间段提取一部分数据。

感谢Dirk＆amp;穆赫辛！ @Dirk：我肯定会去动物园。我听说它对TS有好处，但出于某种原因，我只是想到了。 @Mohsen：我没有使用分解方法。但我试过stl，＆amp;它给了我很多错误。我希望我能得到更多关于它的细节。此外，我寻找你提供给我的链接。但是这正在使用其他软件在TS上工作。我对TS的统计分析没有问题。但我在R中的TS数据操作方面遇到了问题。

此外，我每天，每周和每周处理的大部分时间都是每月数据。但我遇到的例子是年度数据。所以，当我尝试复制我的dats集中的示例时，我得到了设置，我得到了很多错误。我无法格式化每日，每周和每周每月统计数据。例如。我想以每周格式提供以下代码。但是当我把日期放在“开始”段时，它给了我错误。这就是为什么我正在寻找一些资源，只提供时间序列数据操作的例子所有类型的操作。一旦我能够在时间序列中提取所需数据，我就可以进行统计分析。

数据＆LT; -ts（数据[1]，开始= 1956，频率= 12）

Answer 1

请查看zoo包的文档，其中包含许多子集和聚合操作。

Answer 2

以下是一些以前的stl（）问题的链接：

Calculating Start for stl()

Feeding an hourly zoo time-series into function stl()

小心如何为季节性数据建模。它为“虚假回归”这个术语赋予了全新的含义。

x <- rnorm(200)
x.ts <- ts(x, start=1956, freq=12)
x.stl <- stl(x.ts, s.window = "periodic")
plot(x.stl)

x.dec <- decompose(x.ts)
plot(x.dec)

以下是一些额外的时间序列链接：

Which R time/date class and package to use?

http://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html

http://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa2/R_time_series_quick_fix.htm

http://casoilresource.lawr.ucdavis.edu/drupal/book/export/html/100

Answer 3

如果您熟悉Python，我建议使用scikits.timeseries或更近期维护的panda

的时间序列功能

特别是对于时间段，熊猫提供以下构造：

A truncate convenience function is provided that is equivalent to slicing:

ts.truncate(before='10/31/2011', after='12/31/2011')

时间序列数据操作

3 个答案: