我是R的新手，并且一直试图为股票市场每小时数据创建一个ts对象，我可以在其上应用时间序列分析。
我的数据示例如下所示（在这种情况下，我将采用股票的每小时成交量数据）：
Date Volume
1 2018-03-01 10:30:00 143432
2 2018-03-01 11:30:00 93522
3 2018-03-01 12:30:00 152178
4 2018-03-01 13:30:00 117424
5 2018-03-01 14:30:00 268167
6 2018-03-01 15:30:00 245504
7 2018-03-01 15:59:00 288977
8 2018-03-02 10:30:00 230484
9 2018-03-02 11:30:00 265244
10 2018-03-02 12:30:00 183313
11 2018-03-02 13:30:00 130850
12 2018-03-02 14:30:00 139846
13 2018-03-02 15:30:00 257797
14 2018-03-02 15:59:00 261628
15 2018-03-05 10:30:00 140620
16 2018-03-05 11:30:00 171228
17 2018-03-05 12:30:00 118685
18 2018-03-05 13:30:00 107209
19 2018-03-05 14:30:00 116918
20 2018-03-05 15:30:00 225035
以上数据是使用以下方式创建的：
temp <- read.csv("somefile.csv")
我想要创建的是一个ts对象，它捕获正确的数据频率，因此我可以正确绘制它们并使用时间序列分析进行分析。例如，我可以从ts对象中分解趋势，季节性。
我做了一些谷歌搜索和堆栈溢出，我看不到任何帖子提到同样的事情。我已尝试在此post中使用方法，但无济于事。我不能创建一个每天7小时的seq。
在r？
中执行此操作的正确方法是什么？