时间序列数据处理

Question

任何人都可以建议用于时序数据操作的资源。 我不是在寻找时间序列统计分析（例如ARIMA，Forcasting等）。 相反，我想根据时间段提取一部分数据。

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感谢Dirk＆Mohsen！ @Dirk：我一定会去动物园的。 我听说这对TS很有好处，但是出于某种原因，我才想出来。 @Mohsen：我没有使用分解方法。 但是我尝试了stl，它给了我很多错误。 我希望能获得更多详细信息。此外，我还在寻找您提供给我的链接。 但这正在使用其他软件在TS上运行。 我对TS的统计分析没有问题。 但是我在R中的TS数据操作中遇到问题。

另外，大部分时间我都会处理每日，每周和每月的数据。 但是我遇到的例子是年度数据。 因此，当我尝试在数据集中复制示例时，我得到了很多错误。 我无法格式化每日，每周和每月的统计数据。 例如，我想要以下每周格式的代码。 但是，当我将日期放在“开始”段中时，它给了我错误。 这就是为什么我要寻找一些仅提供时间序列数据处理示例的资源。 一旦我可以从时间序列中提取所需的数据，就可以进行统计分析了。

data <-ts（data [，1]，start = 1956，freq = 12）

Answer 1

请查看Zoo软件包的文档，其中包含许多子集和聚合操作。

Answer 2

以下是一些以前的stl（）问题的链接：

计算stl（）的开始

将每小时的动物园时间序列馈入函数stl（）

请注意如何建模季节性数据。 它给“虚假回归”一词赋予了全新的含义。

x <- rnorm(200)
x.ts <- ts(x, start=1956, freq=12)
x.stl <- stl(x.ts, s.window = "periodic")
plot(x.stl)

x.dec <- decompose(x.ts)
plot(x.dec)

以下是一些其他时间序列链接：

使用哪个R时间/日期类和包？

http://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html

http://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa2/R_time_series_quick_fix.htm

http://casoilresource.lawr.ucdavis.edu/drupal/book/export/html/100

Answer 3

如果您熟悉Python，我建议您使用scikits.timeseries或最近维护的熊猫的时间序列功能

专门针对时间段，panda提供以下构造：

A truncate convenience function is provided that is equivalent to slicing:

ts.truncate(before='10/31/2011', after='12/31/2011')