如何对半小时数据进行时间序列分析?

我不知道你所说的“半小时数据”是什么意思,因为它不是。如果你想把它四舍五入到半小时,我们可以调整 this solution 根据你的情况。

Dataset$Date <- as.POSIXlt(round(as.double(Dataset$Date)/(30*60))*(30*60),
                       origin=(as.POSIXlt('1970-01-01')))

万一你不想绕过去,就绕过去吧。

Dataset$Date <- as.POSIXct(Dataset$Date)

基本上你的 Date 列的格式应为日期格式,例如 "POSIXlt" 因此,例如:

> class(Dataset$Date)
[1] "POSIXlt" "POSIXt" 

然后我们可以用 xts .

library(xts)
Dataset.xts <- xts(Dataset$Volume, order.by=Dataset$Date)

结果(小写):

> Dataset.xts
[,1]
2018-01-01 08:00:00  195
2018-01-01 08:30:00  188
2018-01-01 09:00:00  345
2018-01-01 09:30:00  123

你可以使用 dplyr 和 lubridate 从 tidyverse 要将数据转换为POSIX日期格式,请使用 ts . 在其中,您可以定义参数。

Dataset2 <- Dataset %>%
  mutate(Date = as.character(Date),
         Date = ymd_hms(Date)) %>% 
  ts(start = c(2018, 1), end = c(2018, 2), frequency = 1)

尝试 ?ts 有关参数的详细信息。我个人认为 zoo 和 xts 为时间序列分析提供更好的框架。