这篇文章主要介绍了R语言时间序列中时间年、月、季、日的处理操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
正文
R语言时间序列中时间年、月、季、日的处理操作
1、年
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1
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pt<-ts(p, freq = 1, start = 2011) |
2、月
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1
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pt<-ts(p,frequency=12,start=c(2011,1)) |
frequency=12表示以月份为单位，start 表示时间开始点，start=c(2011,1) 表示从2011年1月开始
3、季度
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1
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pt <- ts(p, frequency = 4, start = c(2011, 1)) |
4、天
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1
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pt<-ts(p,frequency=7,start=c(2011,1)) |
用 ts(p,frequency=365,start=(2011,1)) 也可以，但是这个是没有按星期对齐
补充：R语言：ts() 时间序列的建立
ts() 函数：
通过一向量或者矩阵创建一个一元的或多元的时间序列（time series），为ts型对象。
调用格式：
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1
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ts(data = NA, start = 1, end = numeric(0), frequency = 1, deltat = 1, ts.eps = getOption("ts.eps"), class, names) |
说明：
data一个向量或者矩阵
start第一个观测值的时间，为一个数字或者是一个由两个整数构成的向量
end最后一个观测值的时间，指定方法和start相同
frequency单位时间内观测值的频数（频率）
deltat两个观测值间的时间间隔。frequency和deltat必须并且只能给定其中一个
ts.eps序列之间的误差限，如果序列之间的频率差异小于ts.eps，则认为这些序列的频率相等
class对象的类型。一元序列的缺省值是“ts”，多元序列的缺省值是c（“mts”,“ts”）
names一个字符型向量，给出多元序列中每个一元序列的名称，缺省data中每列数据的名称或者Series 1，Series 2， 。。。
Example：
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> ts(1:26, start=1986) #最简单的形式 Time Series: Start = 1986 End = 2011 Frequency = 1 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 > ts(1:26, frequency = 12, start=c(1986,10)) #frequency = 12时，为月份 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1986 1 2 3 1987 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1988 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 |
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持米米素材网。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
原文链接：https://blog.csdn.net/faith_mo_blog/article/details/81236661
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