我正在基于hts包创建预测，但在此之前我需要清除异常值和缺失值的数据。
为此我想到了在预测包中使用tsclean函数。我将我的数据存储在数据框中，其中包含我想要清理的多列（时间序列）。只有一次性系列时，我可以使用该功能，但由于我确实有很多，我正在寻找一种聪明的方法来做到这一点。
运行代码时：
SFA5 <- ts(SFA4, frequency=12, start=c(2012,1), end=c(2017,10))
ggt <- tsclean(SFA5[1:70, 1:94], replace.missing = TRUE)
我收到此错误消息：
Error in na.interp(x, lambda = lambda) : The time series is not univariate.
数据在这里：
https://www.dropbox.com/s/dow2jpuv5unmtgd/Data1850.xlsx?dl=0
我的问题是：我做错了什么，或者是做循环序列的唯一解决方案
答案 0 :(得分：3)
错误消息表明该函数仅将单变量时间序列作为其第一个参数。因此，您需要将tsclean应用于每列，您可能已经猜到了。
library(forecast)
ggt <- sapply(X = SFA5[1:70, 1:94], FUN = tsclean)