在 xts() 中处理 Data-Time 数据

Question

我在 excel csv 文件中有以下数据：

21-01-2022 2:15:00 PM（在单元格内输入的数据）

21-01-22 14:15（如图）

数据频率为每 5 分钟一次。

以下是我正在使用的代码：

power_use <- read.csv("Power Use.csv")
dates <- format(as.Date(power_use$ï..Time,format="%d-%m-%Y %H:%M:%S"))
   
power_use_xts <- xts(power_use,order.by = as.POSIXct(dates))

我收到以下错误：

Error in xts(power_use, order.by = as.POSIXct(dates)) : 
  'order.by' cannot contain 'NA', 'NaN', or 'Inf'

生成的dates向量是一堆NA 。 我尝试将%Y更改为%y但没有。 有人可以帮我解决这个问题吗？

最终我只想预测。 最初，预测没有产生所需的 output 所以我认为问题在于将数据处理为时间序列，因为我只将数据作为power_use$Power并且我将 arima model 应用于它。 所以现在我正在尝试这种方法，希望它会产生不同的结果。