Question

我有谷歌股票数据。它有两列Date（每日数据）和Close，即Google收盘指数。

Date    Close
10/11/2013  871.99
10/10/2013   868.24
10/9/2013    855.86
10/8/2013   853.67
10/7/2013   865.74
10/4/2013   872.35
10/3/2013   876.09
10/2/2013   887.99
10/1/2013   887
9/30/2013   875.91
9/27/2013   876.39
9/26/2013   878.17
9/25/2013   877.23
9/24/2013   886.84

和它的csv格式，我通过read.csv读取它返回数据框对象。当我尝试将其转换为timeseries / ts（）对象时，它会返回不需要的数字。

请帮我将数据框转换为ts（）对象。

提前致谢。

Answer 1

我建议使用xts代替ts，因为它有很多功能，特别是对于财务时间序列。如果您的数据位于data.frame DF中，那么您可以将其转换为xts，如下所示

xts(DF$Close, as.Date(DF$Date, format='%m/%d/%Y')

Answer 2

这是一种方法，使用来自zoo包的zoo，然后将结果强制转换为ts

> library(zoo)
> ZOO <- zoo(df$Close, order.by=as.Date(as.character(df$Date), format='%m/%d/%Y'))
> ZOO
2013-09-24 2013-09-25 2013-09-26 2013-09-27 2013-09-30 2013-10-01 2013-10-02 2013-10-03 2013-10-04 
    886.84     877.23     878.17     876.39     875.91     887.00     887.99     876.09     872.35 
2013-10-07 2013-10-08 2013-10-09 2013-10-10 2013-10-11 
    865.74     853.67     855.86     868.24     871.99 
> ts(ZOO)  # coercing to be `ts`
Time Series:
Start = 1 
End = 14 
Frequency = 1 
 [1] 886.84 877.23 878.17 876.39 875.91 887.00 887.99 876.09 872.35 865.74 853.67 855.86 868.24
[14] 871.99
attr(,"index")
 [1] "2013-09-24" "2013-09-25" "2013-09-26" "2013-09-27" "2013-09-30" "2013-10-01" "2013-10-02"
 [8] "2013-10-03" "2013-10-04" "2013-10-07" "2013-10-08" "2013-10-09" "2013-10-10" "2013-10-11"

R - 将数据帧转换为时间序列

2 个答案: