缺失值的时间序列，不进行插值，对时间序列用R语言进行重采样

如果不进行插值处理，也可以使用R语言中的`aggregate()`函数对时间序列进行重采样。具体步骤如下：

1. 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)

2. 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, 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。

3. 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)

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。