将不规则 H:M:S 时间戳数据组合成 R 中的每小时间隔

Question

抱歉，如果已经有类似查询的答案，但我似乎找不到它！我是 R 的新手，但决定不为此恢复 VBA...

我的问题是关于为使用 ses 进行预测准备数据。我有一组票据数据（约 25,000 个条目），其中包含我从 Excel:

导入的时间戳

      Number             Created        Category  Priority `Incident state` `Reassignment count` Urgency  Impact
   <dbl>              <dttm>           <chr>     <chr>            <chr>                <dbl>   <chr>   <chr>
1      1 2014-07-01 19:16:00 Software/System 5 - Minor           Closed                    0 3 - Low 3 - Low
2      2 2014-07-02 15:27:00 Software/System 5 - Minor           Closed                    0 3 - Low 3 - Low
3      3 2014-07-02 15:27:00 Software/System 5 - Minor           Closed                    0 3 - Low 3 - Low
4      4 2014-07-02 15:27:00 Software/System 5 - Minor           Closed                    0 3 - Low 3 - Low
5      5 2014-07-02 15:28:00 Software/System 5 - Minor           Closed                    0 3 - Low 3 - Low
6      6 2014-07-02 15:29:00 Software/System 5 - Minor           Closed                    0 3 - Low 3 - Low

数据没有定期间隔，因为没有在工作时间以外提出票证，所以我无法指定 seq()。在转换为我可以预测的时间序列之前，我需要将 Created 列子集化为每小时块。我尝试将“已创建”列四舍五入到小时数：

modelling_messy$Created <- as.POSIXct(modelling_messy$Created,format="%Y/%m/%d %H:%M:%S", tz = "GMT")
modelling_messy$Created <- as.POSIXct(round(modelling_messy$Created, units = "hours"))

这让我的数据看起来像我想要的那样，并允许我聚合（）具有相同小时时间戳的所有条目，但是当我使用 ts()

# A tibble: 2 x 8
  Number             Created        Category Priority `Incident state` `Reassignment count` Urgency  Impact
   <dbl>              <dttm>           <chr>    <dbl>            <chr>                <dbl>   <chr>   <chr>
1      1 2014-07-01 19:00:00 Software/System        5           Closed                    0 3 - Low 3 - Low
2      2 2014-07-02 15:00:00 Software/System        5           Closed                    0 3 - Low 3 - Low

> myts <- ts(modelling_clean[,1:2], start = c(2014-07-01, 1), freq = 1)
> head(myts)
Time Series:
Start = 2006 
End = 2011 
Frequency = 1 
        Group.1 Number
2006 1404241200      1
2007 1404313200      5
2008 1404316800      1
2009 1404907200      8
2010 1404910800     28
2011 1404914400      1

我知道我搞砸了 ts() 但我找不到修复方法！我希望时间数据保持为“%Y-%m-%d %H:00:00”或其他有用的 date/hour 组合（顺便说一下，我只涵盖 2014 - 2017 年）。

非常感谢任何帮助。

Ta 很多。

编辑感谢您的建议 - 我认为这将解决转换为时间序列的问题，但我不确定如何从我当前的 Tibble 中获取 df$Created 的数据（手动编码的数据太多！）我尝试了以下但抛出错误：

> df = data.frame(Created = modelling_messy$Created),stringsAsFactors = F)
Error: unexpected ',' in "df = data.frame(Created = modelling_messy$Created),"
> df$id = seq_along(nrow(df))
Error in df$id = seq_along(nrow(df)) :

'closure' 类型的对象不可子集化

提前致谢！

Answer 1

您可以使用 xts 包创建每小时时间序列，如下所示：

library(xts)

# sample data
df = data.frame(Created = c("2014-07-01 19:16:00","2014-07-02 15:27:00","2014-07-02 15:27:00","2014-07-02 15:27:00",
                "2014-07-02 15:28:00","2014-07-02 15:29:00"),stringsAsFactors = F)
df$id = seq_along(nrow(df))

# Round dates to hours
df$Created <- as.POSIXct(df$Created,format="%Y-%m-%d %H", tz = "GMT")


# Let's aggregate and create hourly data
df = aggregate(id ~ Created, df,length)
time_series = data.frame(Created= seq( min(df$Created), max(df$Created),by='1 hour'))
time_series = merge(time_series,df,by="Created",all.x=TRUE)
time_series$id[is.na(time_series$id)]=0

# create timeseries object
library(xts)
myxts = xts(time_series$id, order.by = time_series$Created)

输出：

                    [,1]
2014-07-01 19:00:00    1
2014-07-01 20:00:00    0
2014-07-01 21:00:00    0
2014-07-01 22:00:00    0
2014-07-01 23:00:00    0
2014-07-02 00:00:00    0
2014-07-02 01:00:00    0
2014-07-02 02:00:00    0
2014-07-02 03:00:00    0
2014-07-02 04:00:00    0
2014-07-02 05:00:00    0
2014-07-02 06:00:00    0
2014-07-02 07:00:00    0
2014-07-02 08:00:00    0
2014-07-02 09:00:00    0
2014-07-02 10:00:00    0
2014-07-02 11:00:00    0
2014-07-02 12:00:00    0
2014-07-02 13:00:00    0
2014-07-02 14:00:00    0
2014-07-02 15:00:00    5

有效！

免责声明：这是我第一次在 R 中玩时间序列，所以可能有其他（即更好的）方法来实现这一点。

将不规则 H:M:S 时间戳数据组合成 R 中的每小时间隔

Combining irregular H:M:S time stamp data into hourly intervals in R

timestamp

r

forecasting