从数据框创建ts并使用STL进行分解
是一种时间序列分析的方法，用于将时间序列数据拆分成趋势、季节性和残差三个部分。
- 数据框（Data Frame）：数据框是一种二维数据结构，类似于表格，用于存储和处理数据。在R语言中，可以使用data.frame()函数创建数据框。
- ts对象（Time Series Object）：ts对象是R语言中用于表示时间序列数据的一种数据结构。可以使用ts()函数将数据框转换为ts对象，其中需要指定时间序列的起始时间和频率。
- STL分解（Seasonal and Trend decomposition using Loess）：STL分解是一种常用的时间序列分析方法，用于将时间序列数据分解成趋势（Trend）、季节性（Seasonal）和残差（Residual）三个部分。STL分解基于局部加权回归（Loess）方法，可以有效地去除季节性和趋势，提取出时间序列的残差信息。
优势：
- STL分解能够准确地拆分时间序列数据的趋势、季节性和残差部分，有助于深入理解时间序列的特征和规律。
- STL分解可以用于去除季节性和趋势，使得时间序列数据更加平稳，有利于后续的建模和预测分析。
应用场景：
- STL分解广泛应用于金融领域，如股票价格分析、汇率预测等。
- 在气象学中，STL分解可以用于分析气温、降雨量等时间序列数据的季节性和趋势。
- STL分解也可以应用于销售数据、交通流量数据等领域，帮助分析和预测时间序列的变化趋势。
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总结：
从数据框创建ts并使用STL进行分解是一种时间序列分析方法，通过将时间序列数据拆分成趋势、季节性和残差三个部分，可以更好地理解和分析时间序列的特征和规律。腾讯云提供了时序数据库（TSDB）等相关产品，可用于存储和处理大规模的时间序列数据。
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1回答
我第一次使用stats::stl函数来识别和删除作物产量序列的技术信号。我不熟悉这种方法，而且我是一个编程新手，在此之前，我为任何错误道歉。
这些是我正在处理的原始数据：
dat <- data.frame(year= seq(1962,2014,1),yields=c(1100,1040,1130,1174,1250,1350,1450,1226,1070,1474,1526,1719,1849,1766,1342,2000,1750,1750,2270,1550,1220,2400,2750,3200,2125,3125,3737,2297,3665,2859,3574,4519,3
浏览 18提问于2017-07-27得票数 0
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我有一个每日交易的时间序列数据，从2017-06-28到2018-11-26。数据如下所示：
我对在R中使用分解()或stl()函数很感兴趣，但是我得到了
error:
decompose(y) : time series has no or less than 2 periods
当我尝试使用decompose()和
Error in stl(y, "periodic") :
series is not periodic or has less than two periods
当我尝试使用stl()时。
我明白我必须指明期间，但我不明白在我的情况下，应该是甚
浏览 143提问于2018-12-05得票数 2
1回答
我有超过17年的数据，我想用ts()制作一个年级的时间序列。它可以工作1,3和6个月的间隔，但当我尝试每年我得到一个错误。
以下是我的例子：
date <- c("2000-01-01", "2001-01-01", "2002-01-01", "2003-01-01", "2004-01-01", "2005-01-01", "2006-01-01", "2007-01-01", "2008-01-01", "2009-01-01
浏览 1提问于2017-09-21得票数 3
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我正在尝试分解一个，它是每小时臭氧数据的每月多年平均值。共有288个数据点(24小时*12个月)。STL需要ts对象来提取时间序列的分量。ts具有“频率”参数。据我所知，这是一个时期内观察的数量。例如，月平均温度数据为12。我的情况的频率是多少，因为如果我使用288
data_ts=stl(ts(data,frequency = 288),s.window = "per"))
正如预期的那样，它抛出错误“序列不是周期性的或少于两个周期”。顺便说一句，我知道其他提取季节性的方法，但我也需要用STL检查结果。
最好的
浏览 0提问于2018-11-24得票数 0
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1回答
我们可以使用以下代码来绘制和分解R中的时间序列：
# Monthly Airline Passenger Numbers 1949-1960
data(AirPassengers)
data = data.frame(AirPassengers)
data
#Transform to time series
ts.data1 = ts(data=as.vector(t(data['AirPassengers'])), start = c(1949), end = c(1960), frequency=12)
#Plot seasonality, trend
plot(stl
浏览 5提问于2016-10-28得票数 4
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我打算对我的数据集进行time series分析。我从一个csv文件中导入了数据(从2015年1月到2017年12月的月度数据)，我在RStudio中的代码如下：
library(timetk)
library(tidyquant)
library(timeSeries)
library(tseries)
library(forecast)
mydata1 <- read.csv("mydata.csv", as.is=TRUE, header = TRUE)
mydata1
date pkgrev
1 1/1/2015 39103770
浏览 1提问于2017-11-04得票数 2
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我有一个每日频率数据，我正在尝试将它转换为timeseries data &然后在它上执行decompose()。每日freq股票数据中没有周末数据，所以我不知道如何处理通用公式ts(frequency = 365)
我尝试过的代码：
数据
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(quantmod)
library(zoo)
library(xts)
adani_green_df <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/johnsnow09/covid19-df_s
浏览 4提问于2022-09-21得票数 0
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我是R的新手，我正在努力解决以下问题:我需要为40个不同的城市创建40个不同的季节调整后的时间序列。一个时间序列的有效代码如下所示(本例中为斯德哥尔摩)
stockholmtsdecomp = stl(stockholmts[,5], window="periodic")
des_stockholmts <- seasadj(stockholmtsdecomp) #
时间序列股票已经存在的地方(以及其他39个城市)
如何遍历城市？解决这个问题的一种方法是为每个城市重写40次。为了节省时间，我想做一个循环。我的想法是(这里只有3个城市)
lanlist=list('
浏览 0提问于2020-03-18得票数 0
2回答
我正在尝试使用dshw()来处理双重季节性--在我的例子中，每日数据具有一周(7天)和一年(365天)的季节性。然而，当我运行我的代码时，我得到了以下错误：
data<-msts(1:1000, seasonal.periods=c(7,365), ts.frequency=365, start=2012)
decompose<-dshw(data, period1=7, period2=365)
-- Error in dshw(data, period1 = 7, period2 = 365) : Seasonal periods are not nested
您认为解决此问
浏览 1提问于2013-05-21得票数 1
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在过去的几天里，我一直在努力处理我的数据。问题是，我在网上和书本上找到的所有信息都不适合我的数据。
我的原始数据是+100列时间序列(相互独立)，每个列有48个月，从08/2017开始，到07/2021年结束。
目标是为每个时间序列获取一个表示趋势/季节性的值/度量，这样我就可以在它们之间进行比较。
下面是一个数据示例和两种我试图遵循但失败的方法。
数据示例(只有6列数据，命名顺序从287到293)：
287 288 289 290 292 293
2017-08-01 0.1613709 0.
浏览 10提问于2022-08-19得票数 0
library(data.table)
var = fread("Q:\\Electricity\\Analysis\\6 Working\\NZ Power\\Jack Perry\\Rainfall\\Clutha R (V01).csv")
var.ts = ts(var$Rainfall, start = c(2008,5),end = c(2020), frequency = 53)
n = length(var.ts)
n
print(var.ts)
plot(var.ts);
var.decomp = stl(var.ts,s.window = 'p
浏览 21提问于2020-09-09得票数 1
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我会尽量解释我的意图：
假设我有一个CATIA模型的盒子，我需要用更小的立方体填充那个盒子。不幸的是，我无法访问Catia，因此不能直接使用该文件扩展名。我的解决方法是假设CATIA模型首先转换为stl，我将用stl多维数据集填充stl框，然后将这些多维数据集转换为CATIA，最后将其添加到原始catia文件中。我不能将整个修改后的stl文件转换为catia，因为原始的catia框必须保留它的部分，并且stl可以将所有内容保存到一个网格中。问题是，我不知道在所有转换过程中是否都保留了点的坐标，所以在合并2个文件时，我可以将多维数据集很好地放在原始框中。我知道stl通过三角形的顶点存储数据，但是
浏览 1提问于2021-06-28得票数 0
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我有时间序列数据，其中我使用stl()命令从数据中提取季节性。现在，我想将趋势数据用于其他一些分析，但在将stl输出转换为dataframe时遇到了问题。
我试过了：
KK.DF <- as.data.frame(KK14stl$time.series)
但这省略了数据的日期间隔，因为在某些情况下，这是超过40年的月度数据。
我也尝试过：
KK.DF.V2 <-as.data.frame(as.xts(KK14stl$time.series))
但是创建了一个每月日期嵌套在列号列中的数据框，现在确定如何从无名列中提取该日期。当我这样做时，它不会出现
names(KK.DF.V2)
浏览 0提问于2018-05-11得票数 1
我有高频商品价格数据，我需要分析。我的目标是不假设任何季节性成分，而只是确定一个趋势。这里是我在R中遇到问题的地方，我知道有两个主要的函数可以分析这个时间序列:分解()和stl()。问题是，它们都采用一个频率参数大于或等于2的ts对象类型。有什么方法可以假设每个单位时间的频率为1，并且仍然使用R来分析这个时间序列？我担心如果我假设频率大于每单位时间1，并且使用频率参数计算季节性，那么我的预测将取决于这个假设。
names(crude.data)=c('Date','Time','Price')
names(crude.data)
freq = 2
浏览 1提问于2010-03-29得票数 4
我试图分解一个每日的时间序列，但是这给出了一个
错误“只允许单变量序列”
当我清楚地将每日数据转换成时间序列时，使用ts函数。我怎么才能解决这个问题？
我尝试过其他职位的解决方案，但没有一个对我有帮助。我的数据由669观测组成，其中的数据来自Jan 2017 to March 2019。
SCTB.LV.TS = ts(SCTB_TS[,-1], start = c(2017,6,01), frequency = 365)
SCTB.LV.TS
decomp <- stl(log(SCTB.LV.TS), s.window = 'Periodic')
在将数据帧
浏览 0提问于2019-05-30得票数 1
1回答
我已经创建了一个服务来从URL下载STL文件:-
service.ts:-
fetchData(filename:string) {
let headers = new HttpHeaders();
headers = headers.set('Accept', 'application/STL');
return this.http.get(filename, { headers: headers, responseType: 'blob' });
}
现在如何根据此响应构造STL文件？
浏览 14提问于2020-05-30得票数 0
2回答
如何分解R中日频率的时间序列？在一年的时间里，我每天访问一个网站的人数是多少。我想看一张每周一季的图表。
my_data = read.csv("time series test.csv", header = TRUE)
my_zoo_ts = read.zoo("time series test.csv", sep = ",", format="%m/%d/%y")
stl(my_zoo_ts)
# Error in stl(coerced_ts) :
# series is not periodic or has l
浏览 1提问于2014-07-20得票数 0
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我正在用R学习时间序列，使用stl()命令我得到了错误
stl中的错误(avatar_ts，s.window =“周期”)：级数不是周期的或小于两个周期的
下面是我的密码。
avatar_ts = ts(avatar_data$Gross, start = c(2009,12), frequency=365)
st_decompose_method = stl(avatar_ts, s.window="periodic")
如果将频率更改为12或50，则stl()函数将运行。然而，我的数据集有2009-12-18年到2010-11-18年的每日观测，总共有318次观测。
(基
浏览 0提问于2020-06-06得票数 0
1回答
背景第一，问题在底部。
我有10年的日降水量数据，显示了一个年度季节性，我试图用ARMA方法建模，然后预测。数据，下面的时间序列对象创建。
我知道普通的R包和功能与日常的时间序列相斗争。例如，预测的arima()函数不接受高于350的频率，而ts()不接受频率的非整数值(这两种方法都很有用，因为一年中的平均天数是365.25)。
显然，预测的msts()函数可以接受seasonal.perdiods参数的非整数值，因此我创建了如下所示的时间序列：
the_ts <- msts(data$PRCP, start=c(2007, 10), end=c(2017, 9), seasonal.
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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我有一个捕获dataframe数据的daily：
$dt: Date, format: "2019-01-01" "2019-01-02" "2019-01-03" "2019-01-04"
$new_user_growth: num NA -0.0254 -0.0469 -0.1257 0.3125
我通过以下方式将上面的dataframe转换为ts：
ts_h7_2019 <- ts(data=df$new_user_growth, frequency = 7)
我将frequency设置为7，因为我想关注每周的季节
浏览 2提问于2020-03-13得票数 1
1回答
我有一个时间序列，我想用STL分解。数据每分钟有1行。我有10天的数据(数据集是预装twitter异常检测API的数据集)，我想在一天内找到季节性(例如从晚上9点到晚上11点的活动高峰)。
然而，在使用STL进行分解时，我得到了一个错误
“系列不定期或少于2个周期”。
我明白这是因为数据的时间范围应该是>2年。但是，既然我想在一天内检查季节性，有没有办法告诉STL在一天内寻找季节性呢？
我尝试在xts中使用频率选项，同时将其转换为时间序列格式，但不起作用(1440 = no )。(一天中的几分钟)
install.packages("devtools")
devt
浏览 1提问于2015-10-30得票数 0
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我用arima+stl模型对R中的时间序列进行预测，预测汇率。
ui.R
shinyUI(
sidebarLayout(
headerPanel("Time Series forecasting with arima+stl"),
sidebarPanel(
dateRangeInput('dateRange',
label = paste('Date range selection'),
start = textOutput("text1"),
浏览 6提问于2016-07-23得票数 1
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我有一个程序可以从远程数据库下载时间序列(ts)数据，并将数据保存为csv文件。新ts数据被追加到旧ts数据。随着下载更多数据，我的本地文件夹继续增长和增长。下载新的ts数据并保存后，我想将其上传到Google BigQuery表中。做这件事最好的方法是什么？
我当前的工作流程是将所有数据下载到csv文件中，然后将csv文件转换为本地机器上的gzip文件，然后使用gsutil将这些gzip文件上传到Google Cloud Storage。接下来，我删除Google BigQuery中的任何表，然后手动创建一个新表，首先删除Google BigQuery中的任何现有表，然后通过从Google
浏览 2提问于2017-06-28得票数 0
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R中的stats包有stl()，但它需要由ts()创建的均匀间隔的时间序列。它不能处理动物园的对象。
奇怪的是，它也不能处理缺失值，尽管STL方法声称能够用LOESS填充缺失值。(请参见CV上的。)
因此，例如，如果您有工作日数据，则不能通过将NA放在周末并调用stl()来将其设为日历日。
我还看到Python statsmodel的作者试图迁移stl()来使用Pandas TimeSeries，但似乎还没有实现。
谢谢
编辑:只是补充一下，我知道我可以做一个非常简单的模型，比如拟合谐波，但我想要一个建立良好的模型，至少提供基准。我有分月数据，所以X12不适用。
浏览 1提问于2013-04-24得票数 3
1回答
我有一个dataframe (df)，它是具有以下结构的宽数据集，
ID 2015/01/01 2015/02/01 2015/03/01 2015/04/01
A1 42 42 24 32
A2 22 22 24 32
A3 12 15 19 22
A4 8 12 18 24
我希望为每一行建立时间序列模型，因此将有N个时间序列模型，其中N=数据中的行数。
I厌倦了以下几点：
ts
浏览 4提问于2016-12-23得票数 1
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1回答
当我试图用R中的stl +随机游走来预测时，我遇到了一个问题。我有2016年第7周至2019年期间的每周温度数据，并使用以下代码：
ts <- as.ts(data$Temp , start = c(2016,7),end = c(2019,12), frequency= 52)
plot(ts)
stl_rw <- stlf(ts, forecastfunction = rwf)
当我盯着plot(ts)看的时候，我可以看到一些周期性，但是我继续得到错误：
y不是季节性的ts对象。
。我也尝试将每周数据转换为月度数据，但也有同样的错误。提前感谢您的帮助！
浏览 2提问于2020-06-22得票数 0
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1回答
根据http://timelyportfolio.blogspot.com/2012/04/中给出的说明和所列出的示例，我理解了如何检测结构中断。有没有人可以帮我找出结构中断后，如何去预测使用R。下面是上面网页上的代码。 library(bfast)
library(quantmod)
getSymbols("^GSPC",from="1950-01-01")
GSPC.monthly <- log(to.monthly(GSPC)[,4])
GSPC.ts <- ts(as.vector(GSPC.monthly["1951-01::&#
浏览 7提问于2019-01-21得票数 0
我是时间序列分析的新手，我正在尝试一些在一些教程中看到的代码。我用股票价格作为时间序列数据。
library(quantmod)
aapl=getSymbols("AAPL",from="2015-01-01",auto.assign=F)
is.ts(aapl)
ts.aapl=as.ts(aapl)
is.ts(ts.aapl)
x=Cl(ts.aapl)
head(x)
plot(decompose(s))
plot(stl(x))
但它显示出这些错误
> plot(decompose(x))
Error in decompose(x) : time
浏览 0提问于2016-08-14得票数 0
2回答
我正在使用R，我有每周的数据(总共660个数据)，我想使用来自季节包的X-13阿里玛座位来季节性地调整我的数据。我将数据存储在ts对象中：
library(lubridate)
x <- ts(data, freq=365.25/7, start=decimal_date(ymd("2004-02-01")))
library(seasonal)
x_sa <- seas(x)
但是，我得到了错误：
Error: X-13 run failed
Errors:
- Seasonal period too large. See Section 2.7 of the
浏览 1提问于2018-02-01得票数 3
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我使用下面的代码对时间序列数据的子集进行了R中的stl拟合预测。场景1和场景2的唯一区别是，我错误地将场景2中的原始时间序列和子集时间序列都设置为start=c(2015,12)，两个场景的预测结果是不同的。这两种方案对于预测中使用的子集数据具有相同的开始日期。我不明白为什么原来的时间序列开始日期会影响预测结果。
# Scenario 1
ts.vision = ts(data=vision$ADJ_ILR, frequency = 12,start=c(2015,1), end=c(2017,12))
ts.vision.s
浏览 17提问于2018-03-06得票数 1
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1回答
我有一个运行中的角9应用程序，我使用自定义表来显示数据。在单击列数据时，它将打开一个自定义模式对话框。可以同时打开多个对话模式。
每当任何模式打开时，我都会创建唯一的id，并将其传递给服务，以便在映射中添加该id，以保留打开的对话框的引用。此外，当用户希望关闭特定打开的对话框模式时，我将传递相同的id。
dialog.service.ts
private map = new Map<string, ComponentRef<CustomDialogComponent>>();
open(component: Type<any>, id) {
浏览 2提问于2020-07-22得票数 0
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我需要有一个位于Ngx数据表上方的下拉框，该下拉框需要按下拉框中的值对Ngx数据表进行排序。我对Angular还很陌生，所以我发现在component.html中使用ngx-datatable是错误的。如何启动datatable，以便可以根据下拉框中的值对行进行排序？ 考虑到component.ts中的方法链接到数据表，我打算在下拉框中调用该方法来对其进行排序。这是完全不同的！ component.html <ngx-datatable class="expandable"
[rows]="rows"
浏览 28提问于2019-05-08得票数 1
下面是对我打算做什么以及我接近它的代码的简单描述。
我有一个结构TEmitter<Ts...>，其中Ts...是存储在TEmitter内部的std::tuple中的组件列表。
假设有两个发射器：
e1<A, B, C>
e2<A, B, C>
我想创建一个类EmitterMemory<Ts...>，它在构造函数中使用一个std::initializer_list<TEmitter<Ts...>>，将每个TEmitter的组件分开，并将它们放在std：：TEmitter中，这些向量存储在一个元组中，例如：
Emitter
浏览 2提问于2021-04-24得票数 1
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我有两年的月度数据，但是stl()似乎至少需要两年零一个月的。
以下是两个简单的例子：
示例1-返回
stl(x，“周期”)中的错误:级数不是周期的，也不是周期小于两个周期的
dat_24 <- cumsum(rnorm(24))
x_24 <- ts(dat_24, frequency = 12)
stl(x_24, "periodic")
例2-预期的回报预测
dat_25 <- cumsum(rnorm(25))
x_25 <- ts(dat_25, frequency = 12)
stl(x_25, "periodic")
浏览 2提问于2016-06-08得票数 4
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1回答
对R的时间序列对象有困难
、、、
我有一栏的84每月支出从1/2004 - 12/2010，在Excel中看起来像.
12247815.55
11812697.14
13741176.13
21372260.37
27412419.28
42447077.96
55563235.3
45130678.8
54579583.53
43406197.32
34318334.64
25321371.4
...(74 more entries)
我试图从本系列的预测包中运行stl()，因此我加载了数据：
d <- ts(read.csv("deseason_vVectForTS.csv",
header = TR
浏览 0提问于2015-01-13得票数 0
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2回答
我试图在一个月数据集上运行不同的预测建模方法。它的头()看起来像：
# A tsibble: 6 x 2 [1M]
month total
<mth> <dbl>
1 2000 Jan 104.
2 2000 Feb 618.
3 2000 Mar 1005.
4 2000 Apr 523.
5 2000 May 1908.
6 2000 Jun 1062.
其结构为：
tsibble [212 x 2] (S3: tbl_ts/tbl_df/tbl/data.frame)
$ month: mth [1:212] 2000 Jan, 200
浏览 27提问于2021-12-09得票数 0
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使用C++ STL将AnsiString转换为西里尔文的最简单/最佳方法是什么！
在php中，它将是
<?php
// функция превода текста с кириллицы в траскрипт
function encodestring($st)
{
// Сначала заменяем "односимвольные" фонемы.
$st=strtr($st,"абвгдеёзийклмнопрстуфхъыэ_",
"abvgdeeziyklmnoprstufh'iei
浏览 2提问于2012-04-12得票数 0
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1回答
我正试图为STL字幕格式(FFmpeg)编写一个演示器。我很难理解在ffmpeg中如何引用探测函数。我的探针有以下代码：
#include "avformat.h"
#include "internal.h"
#include "subtitles.h"
#include "libavutil/intreadwrite.h"
typedef struct {
FFDemuxSubtitlesQueue q;
} STLContext;
static int stl_probe(AVProbeData *p)
{
浏览 2提问于2014-10-14得票数 1
回答已采纳
我正在使用'anomalize‘包进行异常检测。我的数据由三列组成:日期、座席(这是不同级别的来源)和座席在特定日期的日程表数量。当我删除'agent‘列并使用以下代码对每天的咨询次数求和时，我可以很好地运行异常检测：
df <- scheds %>%
group_by(date) %>%
summarise(
new_scheds = sum(new_scheds)
)
df_ts <- df %>% rownames_to_column() %>% as_tibble() %>%
mutate(date =
浏览 0提问于2020-05-21得票数 0
1回答
我需要分解一个系列来消除季节性。该系列有2列日期和卷。
这就是我的时间序列对象的样子：
salestsDec <- ts(salests, frequency=52, start=c(2010, 1), end=c(2014,12))
我在一个ts对象上运行了decompose()函数。
salests = sales[, c(1,6)]
View(salests)
salestsDec <- ts(salests, frequency=52, start=c(2010, 1), end=c(2014,12))
salestsDec <- decompose(salestsD
浏览 0提问于2015-08-29得票数 1
1回答
stats包中的stl函数将时间序列分解为季节、趋势和余数：
sstl <- stl(ts(rnorm(100), frequency=12), "period")
plot(sstl)
季节性是一种常规模式，我如何在接下来的50个数据点中继续这种模式？
浏览 9提问于2018-08-09得票数 0
回答已采纳
是否需要将STL文件导入到OpenSCAD中，并具有修改它们的能力？
例如，下面的代码演示了我迄今尝试过的内容：
difference() {
import("spherical_puzzle_base.stl");
translate([0, 0, -RADIUS/2]) {
cube([RADIUS*2, RADIUS*2, RADIUS], center=true);
}
}
当我这样做的时候，我可以点击F5只呈现STL文件，这不包括交集。或者我可以点击F6来编译和渲染，但是它会创建一个非常混乱的呈现，不会在多个方面附近，甚至接近我
浏览 3提问于2013-10-23得票数 7
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我对R中的stl()时间序列分解函数有问题，告诉我我的ts对象实际上不是单变量的？
tsData <- ts(data = dummyData, start = c(2012,1), end = c(2014,12), frequency = 12)
> tsData
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
2012 22 26 34 33 40 39 39 45 50 58 64 78
2013 51 60 80 80 93 100 96 108 111 119 140 164
浏览 21提问于2015-01-30得票数 5
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在你问之前，是的，我需要展示这么多数据。stl()需要两段数据。在本例中，一个周期是24个值，因此stl()需要至少48个值。
另外，来自stl()帮助：
"....This应为"ts“类的对象，频率大于1....”
我正在升级一些旧的calc，这样我的数据就变成了zoo格式。到目前为止，我已经升级了每月和每天的数据，没有任何明显的问题，尽管存在stl()速度问题。现在我来看看每小时的数据。
当您运行代码时，“第一次尝试”和“第二次尝试”失败，而“第三次尝试”有效。为什么？我到底遗漏了什么显而易见的东西？在“注意接下来会发生什么”一节中，是不是stl()从zoo序列到ts序列的
浏览 0提问于2011-01-29得票数 3
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当我调用该函数时，对话框不起作用。如果我将对话框构造移到showtimes_list函数中，一切都会正常工作。
我以为在函数外部声明的变量在上下文中是全局的？
var dialog_list = $("<div></div>").dialog({
autoOpen: false,
modal: true,
height: 300, width: 720,
});
function showtimes_list(sid){
dialog_list.html("");
$.get("ajax_
浏览 3提问于2010-06-02得票数 1
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我正在尝试根据每小时的温度值来计算度数小时数。我使用的数据有一些缺失的天数，我正在尝试对这些数据进行插值。下面是数据的一部分；
2012-06-27 19:00:00 24
2012-06-27 20:00:00 23
2012-06-27 21:00:00 23
2012-06-27 22:00:00 16
2012-06-27 23:00:00 15
2012-06-29 00:00:00 15
2012-06-29 01:00:00 16
2012-06-29 02:00:00 16
2012-06-29 03:00:00 16
2012-06-29 04:00:00 17
2012-0
浏览 0提问于2015-12-15得票数 0
我的头撞到键盘上了。我正在尝试根据以下数据创建一个动态线条图，如果可能的话，我希望避免使用VBA：
"Title“列是要显示的客户端，日期值构成行。可能有3个客户，也可能有12个。从标题行一直到从原始数据列表中提取的"26-Dec“都有30行的公式，因此TMKOMS下面的空白行实际上在它们中有公式。
我需要一个动态范围，其中只包括在标题列中可见的客户端。在线条图上，我想要一种能够选择显示哪个客户端的方法。下拉框，复选框之类的)。
我还需要日期范围的值，以动态捕获"3-Jan“，直到今年的最新(例如。“21-3月”)，这样线图将只显示最多21-3月。如果用户有一
浏览 9提问于2022-03-24得票数 0
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我正在尝试使用stl来获得我的时间序列数据中的季节性和趋势的细分。我有滴答数据，我创建了一个ts对象。
我运行了一个SQL查询，以获得以下表单中的数据
> x
datetime price
1 2010-09-08 1501 9110
2 2010-09-08 1501 9110
3 2010-09-08 1501 9110
4 2010-09-08 1501 9110
5 2010-09-08 1501 9115
6 2010-09-08 1501 91
浏览 0提问于2012-01-17得票数 1
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我正在尝试分解一个xts时间-意境，并创建一个包含2列的数据框架。
观察日期
分解时间序列的趋势值
该基本数据框架具有以下结构：
Date x y z
2016-01-01 40419.35 12595 3.20
2016-01-02 44283.35 13904 3.18
2016-01-03 36277.23 10355 3.50
2016-01-04 42545.05 11929 3.56
2016-01-05 42402.22 13737 3.08
2016-01-06 49919.22 13661 3.65
...
2018-12-
浏览 1提问于2019-03-08得票数 1
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