含缺失值的xts类型的时间序列，不进行插值，对2min精度的时间序列用R语言进行重采样至1hour精度，使用aggregate函数

假设我们有一个名为`my_xts`的xts类型时间序列对象，其中包含了2分钟的时间精度和一些缺失值，我们可以通过以下代码将其重采样至1小时精度：

# 将时间精度转换为1小时
my_xts_1hour <- to.period(my_xts, period="hours")

# 使用aggregate函数去除缺失值并计算每个小时的平均值
my_xts_1hour_aggregated <- aggregate(my_xts_1hour, FUN=mean, na.rm=TRUE)

首先，我们使用`to.period()`函数将原始的xts对象转换为1小时精度的xts对象。然后，我们使用`aggregate()`函数计算每个小时的平均值，并将缺失值从计算中排除。最终，`my_xts_1hour_aggregated`变量将包含一个新的xts对象，其中包含了1小时精度的时间序列数据。

相关问题

含缺失值的xts类型的时间序列，不进行插值，对时间序列用R语言进行重采样

在R语言中，可以使用`xts`包中的`to.period`函数对`xts`类型的时间序列进行重采样，例如：

library(xts)

# 创建一个含缺失值的xts时间序列
x <- xts(c(1, 2, NA, 4, 5, 6, NA, 8, 9), order.by = as.POSIXct(c("2022-01-01 09:00:00",
                                                                 "2022-01-01 09:05:00",
                                                                 "2022-01-01 09:10:00",
                                                                 "2022-01-01 09:20:00",
                                                                 "2022-01-01 09:25:00",
                                                                 "2022-01-01 09:30:00",
                                                                 "2022-01-01 09:35:00",
                                                                 "2022-01-01 09:40:00",
                                                                 "2022-01-01 09:45:00")))

# 对时间序列进行重采样，每10分钟计算一次平均值
x_resample <- to.period(x, period = "10 mins", OHLC = FALSE, drop = TRUE)

# 输出结果
x_resample

在以上代码中，我们首先创建了一个含有缺失值的`xts`时间序列`x`，然后使用`to.period`函数对其进行了重采样，每10分钟计算一次平均值，并设置了参数`OHLC = FALSE`表示不计算开盘价、最高价、最低价和收盘价，参数`drop = TRUE`表示删除含有缺失值的时间点，最后将重采样后的时间序列保存在`x_resample`中并输出。

含缺失值的xts类型的时间序列，不进行插值，对时间序列用R语言进行重采样，不使用to.period函数

除了使用`to.period`函数，我们还可以使用`apply.daily`、`apply.weekly`等函数对时间序列进行重采样。这些函数可以按天、按周、按月、按季度等等对时间序列进行重采样。例如，我们可以使用`apply.daily`函数对每天的数据进行平均值计算，实现重采样的效果。代码如下：

library(xts)

# 创建一个含缺失值的xts时间序列
x <- xts(c(1, 2, NA, 4, 5, 6, NA, 8, 9), order.by = as.POSIXct(c("2022-01-01 09:00:00",
                                                                 "2022-01-01 09:05:00",
                                                                 "2022-01-01 09:10:00",
                                                                 "2022-01-02 09:20:00",
                                                                 "2022-01-02 09:25:00",
                                                                 "2022-01-03 09:30:00",
                                                                 "2022-01-03 09:35:00",
                                                                 "2022-01-04 09:40:00",
                                                                 "2022-01-04 09:45:00")))

# 对时间序列进行按日重采样
x_daily <- apply.daily(x, mean)

# 输出结果
x_daily

在以上代码中，我们首先创建了一个含有缺失值的`xts`时间序列`x`，然后使用`apply.daily`函数对其进行了按日重采样，并计算了每天的平均值，最后将重采样后的时间序列保存在`x_daily`中并输出。需要注意的是，`apply.daily`函数只能对每日的数据进行重采样，如果需要对其他时间粒度的数据进行重采样，需要使用不同的函数。