R语言对含缺失值的时间序列重采样

在R语言中，可以使用`na.approx()`函数对含缺失值的时间序列进行插值处理，然后再使用`ts()`函数将其转换为时间序列对象。接着，可以使用`aggregate()`函数对时间序列进行重采样，具体步骤如下：

1. 导入包

library(zoo) # 用于进行插值处理

2. 读取时间序列数据

假设我们有一个含缺失值的时间序列数据`ts_data`，可以用如下代码读取：

ts_data <- read.csv("path/to/ts_data.csv")
ts_data <- ts(ts_data[, 2], start = c(2010, 1), frequency = 12)

3. 插值处理

使用`na.approx()`函数对时间序列中的缺失值进行线性插值处理：

ts_data_interp <- na.approx(ts_data)

4. 重采样

使用`aggregate()`函数对时间序列进行重采样，比如将月频率的时间序列重采样为季度频率的时间序列：

ts_data_resampled <- aggregate(ts_data_interp, nfrequency = 4, FUN = sum)

其中，`nfrequency`参数指定重采样后的频率，`FUN`参数指定重采样方法，这里使用`sum()`函数对每个季度内的数据求和。

5. 可视化

最后，使用`plot()`函数将重采样后的时间序列可视化：

plot(ts_data_resampled)