月度与季度数据

R 中的时间序列数据处理

Harrison Brown

Graduate Researcher in Geography

日期与聚合数据

日期:

  • ISO 8601
  • 从大到小
  • 2012-09-25

聚合:

  • 月均值
  • 周最大值
  • 日中位数
  • 展示总体趋势与模式

月度数据:

  • 用哪个日期?
  • 2003 年 1 月的数据:
    • 2003-01-01
    • 2003-01-31
    • 2003-01-15
    • 2003-01
R 中的时间序列数据处理

年-月

月度数据:

laborday_2022 <- as_date('2022-09-05')
laborday_2021 <- as_date('2021-09-06')
lubridate::month(laborday_2022)
[1] 9
lubridate::month(laborday_2021)
[1] 9

zoo::yearmon 类:

  • 年-月数据
as.yearmon(laborday_2022)
[1] "Sep 2022"
as.yearmon(laborday_2021)
[1] "Sep 2021"
R 中的时间序列数据处理

zoo::yearmon

zoo::as.yearmon()

as.yearmon('2007-10-31')
[1] "Oct 2007"
laborday_2021 <- as_date('2022-09-06')
as.yearmon(laborday_2022)
[1] "Sep 2021"
lunchtime <-
  as.POSIXct('2022-09-21 13:30:00 EDT')
as.yearmon(lunchtime)
[1] "Sep 2022"
as.yearmon(2008.245)
[1] "Mar 2008"
R 中的时间序列数据处理

月度数据

"月度销售额"数据集的时间序列图——一个按月汇总的虚构销售数据。图中呈上升趋势,每年年初有季节性峰值。

class(index(monthly_sales))
[1] "yearmon"
monthly_sales
Jan 1990 209.8921
Feb 1990 209.1493
Mar 1990 214.5236
Apr 1990 206.0842
May 1990 202.5655
...
R 中的时间序列数据处理

zoo::yearqtr

zoo::yearqtr

as.yearqtr(2018.639)
[1] "2018 Q3"
eid_2022 <- as_date('2022-05-01')
as.yearqtr(eid_2022)
[1] "2022 Q2"
april_2003 <- as.yearmon("Apr 2003")
as.yearqtr(april_2003)
[1] "2003 Q2"
zoo::as.yearqtr('1990-10-30')
[1] NA
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季度数据

"季度销售额"数据集的时间序列图——一个按季度汇总的虚构销售数据。图中呈上升趋势,每年年初有季节性峰值。

quarterly_sales
1990 Q1 625.3594
1990 Q2 610.4269
1990 Q3 607.1768
1990 Q4 628.9146
1991 Q1 635.5531
...
class(index(quarterly_sales))
[1] "yearqtr"
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