R 语言几种处理日期并转换成时间序列的例子

几种处理日期并转换成时间序列的例子"/>

R 语言几种处理日期并转换成时间序列的例子

从文件中提取日期

建议用setwd()为R项目选择一个合适的环境。

#读取working directory目录下的文件dataset。
df1 <- read.table('dataset.txt',header = T)

• 如果日期格式为20210210（YMD）：
  
  可以这样提取提取YMD格式的数据并输出一个日期格式的对象：

date <- as.Date(as.character(df1$date),"%Y%m%d")

• 如果日期格式是202002（YM）格式：
  
  这时候是无法简单地用"%Y%m%d"提取的。可以用lubridate这个package进行日期的提取。

library(lubridate)
#将会把日期从202002转换为20200201并输出一个时间格式的对象
date <- ym(df1$Month)

• 如果日期被拆成了三个部分，那么：
  -
  可以这样提取数据并输出日期格式的对象。

date <- as.Date(with(df1, paste(Year, mon, day,sep="-")), "%Y-%m-%d")

转换为时间序列

• 如果已经有日期格式的对象，可以直接用该日期创建时间序列。

date是一个日期格式的对象，df1是需要创建的时间序列对象。

df2 = xts(df1 ,order.by = date)

需要注意到的是，xts生成的时间序列对象，里面的元素将会是统一的。如果df1中有元素不是数值格式的（日期、字符串等），转换为时间序列对象后，df2中所有的元素都会编程字符串格式。这会使得新生成的时间序列对象无法进行绘图以及运算等操作。可以用

as.numeric #转换为数值对象
df1 <- df1[,-2] #删去某一列

等操作进行初步的数据清洗。

• 如果知道时间起止日期且时间是连续的，可以用ts创建时间序列。

#Vector 是数据集，start&end是起止日期，frequency是频率。
#frequency=（1：年，4：季度，12：月度...）
ts(vector, start=, end=, frequency=)
#例子
myts <- ts(myvector, start=c(2009, 1), end=c(2014, 12), frequency=12)