使用 xts 在 R 中处理每周时间序列数据

Question

这是一个样本 dataframe，每周（星期六）观察一次数据。

dataframe 中有 104 个观测值

#52 是 2020 年的最后一次观察，#53 是 2021 年的第一次观察：

我试图分解它进行一年比一年的分析：

data <- read.csv ("sum_data.csv", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)
data$date <- as.Date(data$date)
data_xts <- xts(data$total_encounters, data$date, start = (2020-01-04), frequency = 52)
head(data_xts)
index(data_xts)
periodicity(data_xts)
frequency(data_xts) #0.14 is wrong, S/B 2
nweeks(data_xts)
plot(data_xts, ylab = "dod_cli_encounters")
xts_data_decomp <- decompose(data_xts, type = "mult")
plot(xts_data_decomp)

但是，当我运行分解 function 时，出现以下错误：

时间序列没有或少于 2 个周期

我确实注意到频率 function 返回 0.1428，它应该是 2。我如何让 xts 知道这是一个每周数据集，应该这样处理？

这是输出：

 data <- 
 structure(list(X = 1:104, date = structure(c(18265, 18272, 18279, 
 18286, 18293, 18300, 18307, 18314, 18321, 18328, 18335, 18342,  18349,
 18356, 18363, 18370, 18377, 18384, 18391, 18398, 18405,  18412, 18419,
 18426, 18433, 18440, 18447, 18454, 18461, 18468,  18475, 18482, 18489,
 18496, 18503, 18510, 18517, 18524, 18531,  18538, 18545, 18552, 18559,
 18566, 18573, 18580, 18587, 18594,  18601, 18608, 18615, 18622, 18629,
 18636, 18643, 18650, 18657,  18664, 18671, 18678, 18685, 18692, 18699,
 18706, 18713, 18720,  18727, 18734, 18741, 18748, 18755, 18762, 18769,
 18776, 18783,  18790, 18797, 18804, 18811, 18818, 18825, 18832, 18839,
 18846,  18853, 18860, 18867, 18874, 18881, 18888, 18895, 18902, 18909,
 18916, 18923, 18930, 18937, 18944, 18951, 18958, 18965, 18972,  18979,
 18986), class = "Date"), total_encounters = c(287906L,  549315L,
 520135L, 448754L, 535075L, 529320L, 501597L, 437590L,  535149L,
 533067L, 515730L, 483225L, 401350L, 348270L, 299971L,  276799L,
 277489L, 289127L, 305620L, 320805L, 323691L, 298987L,  377737L,
 385446L, 399777L, 412889L, 328152L, 413512L, 428903L,  439043L,
 419405L, 426545L, 434972L, 432648L, 441663L, 416962L,  374311L,
 450942L, 461086L, 473937L, 462994L, 416820L, 502248L,  486632L,
 493260L, 415058L, 522538L, 325256L, 516749L, 498325L,  487383L,
 263927L, 275647L, 525448L, 523922L, 444946L, 538128L,  545296L,
 507652L, 401458L, 566012L, 555483L, 543088L, 523277L,  553983L,
 528812L, 520043L, 524375L, 518190L, 501871L, 504872L,  508024L,
 505778L, 457917L, 399435L, 482569L, 450510L, 455820L,  425968L,
 365471L, 459818L, 464688L, 466636L, 473430L, 479059L,  478048L,
 495112L, 471965L, 416111L, 494969L, 490780L, 488221L,  477747L,
 419577L, 501869L, 498140L, 486291L, 399430L, 508608L,  305376L,
 509681L, 486055L, 466249L, 298166L)), row.names = c(NA, 
 -104L), class = "data.frame")

Answer 1

decompose 要求一个完整的周期必须表示为 1 个单位，而 Date class 将 1 天表示为 1 个单位，因此要有一年，因为与 decompose xts 一起使用的周期不适用。 请改用 ts。 假设数据从一年的第一周开始，每年有 52 周，我们有以下内容。

library(zoo)

z <- read.zoo(data[-1])
tt <- ts(z, start = as.yearmon(start(z)), freq = 52)
tt.d <- decompose(tt)

library(xts)
x <- as.xts(z) 

对于绘图 plot(tt)、plot(z) 和 plot(x) 都有效。 我们显示对应于以下代码的图。

plot(tt)
plot(tt.d)