我正在使用R中的以下数据：
time value
1 2015-12-31 23:50:00 NA
2 2016-01-01 00:00:00 5.53167
3 2016-01-01 00:10:00 5.47000
4 2016-01-01 00:20:00 4.55167
5 2016-01-01 00:30:00 2.76917
6 2016-01-01 00:40:00 2.03750
...
134057 2017-12-31 23:00:00 11.3992
134058 2017-12-31 23:10:00 11.5160
134059 2017-12-31 23:20:00 11.9740
134060 2017-12-31 23:30:00 11.6045
134061 2017-12-31 23:40:00 10.6013
134062 2017-12-31 23:50:00 10.4995
我找不到正确执行R的decompose函数的方法来获取时间序列的季节性，趋势和不规则成分的方法。
每个数据我的频率是10分钟，据我了解，我可以在时间序列转换中使用的频率可以是1天或1小时，以便尝试任何操作。所以我尝试了以下代码（1天）：
ts1 <- xts(x=df$value,order.by=df$time,frequency=24*60/10)
ts2 <- zoo(x=df$value,order.by=df$time,frequency=24*60/10)
plot(decompose(ts1,type="additive"))
但是会弹出错误
分解错误（ts1，type =“ additive”）：
时间序列不超过2个周期
我在做什么错？也许我的频率是1秒？我听说xts函数将频率始终设置为1，无论您写什么内容。这就是为什么我使用zoo，但它一直在发生的原因。与value字段中的某些NA值有什么关系？