我正在尝试将从excel导入的数据集转换为时间序列,以便对其进行回归。该数据由S&P500从1997年1月到2018年12月的月度回报组成。在导入数据之前,我确保没有NA,并在第一列中输入了日期,该日期为(m / d / y)日期格式。我的第二列即退货价格为“数字”格式。正确导入的数据,但是,该类显示为“ tbl_df”,“ tbl”,“ data.frame”。
当我使用“ view(SP500.1)”时,数据显示在一个像这样的表中...
# A tibble: 264 x 2
Date `Adj Close`
<chr> <dbl>
1 1997-01-01 786.
2 1997-02-01 791.
3 1997-03-01 757.
4 1997-04-01 801.
5 1997-05-01 848.
6 1997-06-01 885.
7 1997-07-01 954.
8 1997-08-01 899.
9 1997-09-01 947.
10 1997-10-01 915.
# … with 254 more rows
任何帮助将不胜感激! 提前致谢! 最好, 艾玛
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假定最后在“注释”中可重复显示的数据将其读入具有z
类索引的动物园系列Date
中,然后将其转换为xts对象x
:
library(xts)
library(tibble)
z <- read.zoo(SP500.1)
x <- as.xts(z)
或者使用yearmon
类索引可能更有意义:
z <- read.zoo(SP500.1, FUN = as.yearmon)
x <- as.xts(z)
library(tibble)
SP500.1 <-
structure(list(Date = c("1997-01-01", "1997-02-01", "1997-03-01",
"1997-04-01", "1997-05-01", "1997-06-01", "1997-07-01", "1997-08-01",
"1997-09-01", "1997-10-01"), `Adj Close` = c(786, 791, 757, 801,
848, 885, 954, 899, 947, 915)), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))