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Nov 15, 2013
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R语言时间序列基础库zoo

R的极客理想系列文章，涵盖了R的思想，使用，工具，创新等的一系列要点，以我个人的学习和体验去诠释R的强大。

R语言作为统计学一门语言，一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发，R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入，R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域，教育，银行，电商，互联网….都在使用R语言。

要成为有理想的极客，我们不能停留在语法上，要掌握牢固的数学，概率，统计知识，同时还要有创新精神，把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧，开始R的极客理想。

关于作者：

  • 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript
  • weibo：@Conan_Z
  • blog: http://blog.fens.me
  • email: bsspirit@gmail.com

转载请注明出处：
http://blog.fens.me/r-zoo/

zoo-r

前言

时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法，通过对时间序列数据的分析，我们可以感觉到世界正改变着什么！R语言作为统计分析的利器，对时间序列处理有着强大的支持。在R语言中，单独为时间序列数据定义了一种数据类型zoo，zoo是时间序列的基础，也是股票分析的基础。

本文将介绍zoo库在R语言中的结构和使用。

目录

  1. zoo介绍
  2. zoo安装
  3. zoo的API介绍
  4. zoo使用

1. zoo介绍

zoo是一个R语言类库，zoo类库中定义了一个名为zoo的S3类型对象，用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据。zoo对象是一个独立的对象，包括索引、日期、时间，只依赖于基础的R环境，zooreg对象继承了zoo对象，只能用于规则的的时间序列数据。

R语言的其他程序包，都是以zoo, zooreg为时间序列数据的基础！

zoo的项目主页：http://zoo.r-forge.r-project.org/

2. zoo安装

系统环境

  • Win7 64bit
  • R: 3.0.1 x86_64-w64-mingw32/x64 b4bit

zoo安装


~ R
> install.packages("zoo")
> library(zoo)

3. zoo的API介绍

基础对象

  • zoo: 有序的时间序列对象
  • zooreg: 规则的的时间序列对象，继承zoo对象

类型转换

  • as.zoo: 把一个对象转型为zoo类型
  • plot.zoo: 为plot函数，提供zoo的接口
  • xyplot.zoo: 为lattice的xyplot函数，提供zoo的接口
  • ggplot2.zoo: 为ggplot2包，提供zoo的接口

数据操作

  • coredata: 获得和修改zoo的数据部分
  • index: 获得和修改zoo的索引部分
  • window.zoo: 按时间过滤数据
  • merge.zoo: 合并多个zoo对象
  • read.zoo: 从文件读写zoo序列
  • aggregate.zoo: 计算zoo数据
  • rollapply: 对zoo数据的滚动处理
  • rollmean: 对zoo数据的滚动，计算均值

NA值处理

  • na.fill: NA值的填充
  • na.locf: 替换NA值
  • na.aggregate: 计算统计值替换NA值
  • na.approx: 计算插值替换NA值
  • na.StructTS: 计算seasonal Kalman filter替换NA值
  • na.trim: 过滤有NA的记录

辅助工具

  • is.regular: 检查是否是规则的序列
  • lag.zoo: 计算步长和分差
  • MATCH: 取交集
  • ORDER: 值排序，输出索引

显示控制

  • yearqtr: 以年季度显示时间
  • yearmon: 以年月显示时间
  • xblocks: 作图沿x轴分隔图型
  • make.par.list: 用于给plot.zoo 和 xyplot.zoo 数据格式转换

    • 4. zoo使用

    • 1). zoo函数
    • 2). zooreg函数
    • 3). zoo的类型转换
    • 4). ggplot2画时间序列
    • 5). 数据操作
    • 6). 数据滚动处理
    • 7). NA值处理
    • 8). 数据显示格式
    • 9). 按时间分隔做衅
    • 10). 从文件读入zoo序列

    1). zoo函数

    zoo对象包括两部分组成，数据部分、索引部分。

    函数定义：

    zoo(x = NULL, order.by = index(x), frequency = NULL)

    参数列表：

    • x: 数据部分，允许向量，矩阵，因子
    • order.by: 索引部分，唯一字段，用于排序
    • frequency: 每个时间单元显示的数量

    构建一个zoo对象，以时间为索引

    
> x.Date <- as.Date("2003-02-01") + c(1, 3, 7, 9, 14) - 1
> x.Date
[1] "2003-02-01" "2003-02-03" "2003-02-07" "2003-02-09" "2003-02-14"
> class(x.Date)
[1] "Date"

> x <- zoo(rnorm(5), x.Date)
> x
2003-02-01 2003-02-03 2003-02-07 2003-02-09 2003-02-14 
0.01964254 0.03122887 0.64721059 1.47397924 1.29109889 
> class(x)
[1] "zoo"

> plot(x)

    zoo1

    以数学为索引的，多组时间序列

    
> y <- zoo(matrix(1:12, 4, 3),0:30)
> y        
0  1 5  9
1  2 6 10
2  3 7 11
3  4 8 12
4  1 5  9
5  2 6 10
6  3 7 11
7  4 8 12
8  1 5  9
9  2 6 10
10 3 7 11

> plot(y)

    zoo2

    2). zooreg函数

    函数定义：

    zooreg(data, start = 1, end = numeric(), frequency = 1,
deltat = 1, ts.eps = getOption("ts.eps"), order.by = NULL)

    参数列表：

    • data: 数据部分，允许向量，矩阵，因子
    • start: 时间部分，开始时间
    • end: 时间部分，结束时间
    • frequency: 每个时间单元显示的数量
    • deltat: 连续观测之间的采样周期的几分之一，不能与frequency同时出现，例如1/2
    • ts.eps: 时间序列间隔，在时间间隔大于ts.eps时认为是相等的。通过getOption(“ts.eps”)设置，默认是1e-05
    • order.by: 索引部分，唯一字段，用于排序, 继承zoo的order.by

    构建一个zooreg对象

    
> zooreg(1:10, frequency = 4, start = c(1959, 2))
1959(2) 1959(3) 1959(4) 1960(1) 1960(2) 1960(3) 1960(4) 1961(1) 1961(2) 
      1       2       3       4       5       6       7       8       9 
1961(3) 
     10 

> as.zoo(ts(1:10, frequency = 4, start = c(1959, 2)))
1959(2) 1959(3) 1959(4) 1960(1) 1960(2) 1960(3) 1960(4) 1961(1) 1961(2) 
      1       2       3       4       5       6       7       8       9 
1961(3) 
     10

> zr<-zooreg(rnorm(10), frequency = 4, start = c(1959, 2))
> plot(zr)

    zoo-zr1

    3). zoo的类型转换

    转型到zoo类型

    
> as.zoo(rnorm(5))
         1          2          3          4          5 
-0.4892119  0.5740950  0.7128003  0.6282868  1.0289573 
> as.zoo(ts(rnorm(5), start = 1981, freq = 12))
   1981(1)    1981(2)    1981(3)    1981(4)    1981(5) 
 2.3198504  0.5934895 -1.9375893 -1.9888237  1.0944444

    从zoo类型转型到其他类型

    
> x <- as.zoo(ts(rnorm(5), start = 1981, freq = 12))
> x
   1981(1)    1981(2)    1981(3)    1981(4)    1981(5) 
 1.8822996  1.6436364  0.1260436 -2.0360960 -0.1387474 

> as.matrix(x)
                 x
1981(1)  1.8822996
1981(2)  1.6436364
1981(3)  0.1260436
1981(4) -2.0360960
1981(5) -0.1387474

> as.vector(x)
[1]  1.8822996  1.6436364  0.1260436 -2.0360960 -0.1387474

> as.data.frame(x)
                 x
1981(1)  1.8822996
1981(2)  1.6436364
1981(3)  0.1260436
1981(4) -2.0360960
1981(5) -0.1387474

> as.list(x)
[[1]]
   1981(1)    1981(2)    1981(3)    1981(4)    1981(5) 
 1.8822996  1.6436364  0.1260436 -2.0360960 -0.1387474

    4). ggplot2画时间序列

    ggplot2::fortify函数，通过zoo::ggplot2.zoo函数，转换成ggplot2可识别的类型。

    
library(ggplot2)
library(scales)

x.Date <- as.Date(paste(2003, 02, c(1, 3, 7, 9, 14), sep = "-"))
x <- zoo(rnorm(5), x.Date)
xlow <- x - runif(5)
xhigh <- x + runif(5)
z <- cbind(x, xlow, xhigh)

g<-ggplot(aes(x = Index, y = Value), data = fortify(x, melt = TRUE))
g<-g+geom_line()
g<-g+geom_line(aes(x = Index, y = xlow), colour = "red", data = fortify(xlow))
g<-g+geom_ribbon(aes(x = Index, y = x, ymin = xlow, ymax = xhigh), data = fortify(x), fill = "darkgray") 
g<-g+geom_line()
g<-g+xlab("Index") + ylab("x")
g

> z
                     x        xlow       xhigh
2003-02-01 -0.36006612 -0.88751958 0.006247816
2003-02-03  1.35216617  0.97892538 2.076360524
2003-02-07  0.61920828  0.23746410 1.156569424
2003-02-09  0.27516116  0.09978789 0.777878867
2003-02-14  0.02510778 -0.80107410 0.541592929

    zoo-ggplot2

    5). 数据操作

    修改zoo的数据部分coredata

    
> x.date <- as.Date(paste(2003, rep(1:4, 4:1), seq(1,20,2), sep = "-"))
> x <- zoo(matrix(rnorm(20), ncol = 2), x.date)
> coredata(x)
             [,1]        [,2]
 [1,] -1.04571765  0.92606273
 [2,] -0.89621126  0.03693769
 [3,]  1.26938716 -1.06620017
 [4,]  0.59384095 -0.23845635
 [5,]  0.77563432  1.49522344
 [6,]  1.55737038  1.17215855
 [7,] -0.36540180 -1.45770721
 [8,]  0.81655645  0.09505623
 [9,] -0.06063478  0.84766496
[10,] -0.50137832 -1.62436453

> coredata(x) <- matrix(1:20, ncol = 2)
> x        
2003-01-01  1 11
2003-01-03  2 12
2003-01-05  3 13
2003-01-07  4 14
2003-02-09  5 15
2003-02-11  6 16
2003-02-13  7 17
2003-03-15  8 18
2003-03-17  9 19
2003-04-19 10 20

    修改zoo的索引部分index

    
> x.date <- as.Date(paste(2003, rep(1:4, 4:1), seq(1,20,2), sep = "-"))
> x <- zoo(matrix(rnorm(20), ncol = 2), x.date)

> index(x)
 [1] "2003-01-01" "2003-01-03" "2003-01-05" "2003-01-07" "2003-02-09"
 [6] "2003-02-11" "2003-02-13" "2003-03-15" "2003-03-17" "2003-04-19"

> index(x) <- 1:nrow(x)
> index(x)
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

    按时间过滤数据window.zoo

    
> x.date <- as.Date(paste(2003, rep(1:4, 4:1), seq(1,20,2), sep = "-"))
> x <- zoo(matrix(rnorm(20), ncol = 2), x.date)

> window(x, start = as.Date("2003-02-01"), end = as.Date("2003-03-01"))
2003-02-09  0.7021167 -0.3073809
2003-02-11  2.5071111  0.6210542
2003-02-13 -1.8900271  0.1819022

> window(x, index = x.date[1:6], start = as.Date("2003-02-01"))
2003-02-09 0.7021167 -0.3073809
2003-02-11 2.5071111  0.6210542

> window(x, index = x.date[c(4, 8, 10)])
2003-01-07  1.4623515 -1.198597
2003-03-15 -0.5898128  1.318401
2003-04-19 -0.4209979 -1.648222

    合并多个zoo对象merge.zoo

    
> y1 <- zoo(matrix(1:10, ncol = 2), 1:5)
> y2 <- zoo(matrix(rnorm(10), ncol = 2), 3:7)

> merge(y1, y2, all = FALSE)
  y1.1 y1.2       y2.1       y2.2
3    3    8  0.9514985  1.7238941
4    4    9 -1.1131230 -0.2061446
5    5   10  0.6169665 -1.3141951

> merge(y1, y2, all = FALSE, suffixes = c("a", "b"))
  a.1 a.2        b.1        b.2
3   3   8  0.9514985  1.7238941
4   4   9 -1.1131230 -0.2061446
5   5  10  0.6169665 -1.3141951

> merge(y1, y2, all = TRUE)
  y1.1 y1.2       y2.1       y2.2
1    1    6         NA         NA
2    2    7         NA         NA
3    3    8  0.9514985  1.7238941
4    4    9 -1.1131230 -0.2061446
5    5   10  0.6169665 -1.3141951
6   NA   NA  0.5134937  0.0634741
7   NA   NA  0.3694591 -0.2319775

> merge(y1, y2, all = TRUE, fill = 0)
  y1.1 y1.2       y2.1       y2.2
1    1    6  0.0000000  0.0000000
2    2    7  0.0000000  0.0000000
3    3    8  0.9514985  1.7238941
4    4    9 -1.1131230 -0.2061446
5    5   10  0.6169665 -1.3141951
6    0    0  0.5134937  0.0634741
7    0    0  0.3694591 -0.2319775

    计算zoo数据aggregate.zoo

    
> x.date <- as.Date(paste(2004, rep(1:4, 4:1), seq(1,20,2), sep = "-"))
> x <- zoo(rnorm(12), x.date); x
 2004-01-01  2004-01-03  2004-01-05  2004-01-07  2004-02-09  2004-02-11 
 0.67392868  1.95642526 -0.26904101 -1.24455152 -0.39570292  0.09739665 
 2004-02-13  2004-03-15  2004-03-17  2004-04-19 
-0.23838695 -0.41182796 -1.57721805 -0.79727610 
 
> x.date2 <- as.Date(paste(2004, rep(1:4, 4:1), 1, sep = "-")); x.date2
 [1] "2004-01-01" "2004-01-01" "2004-01-01" "2004-01-01" "2004-02-01"
 [6] "2004-02-01" "2004-02-01" "2004-03-01" "2004-03-01" "2004-04-01"

> x2 <- aggregate(x, x.date2, mean); x2
2004-01-01 2004-02-01 2004-03-01 2004-04-01 
 0.2791904 -0.1788977 -0.9945230 -0.7972761

    6). 数据滚动处理

    对zoo数据的滚动处理rollapply

    
> z <- zoo(11:15, as.Date(31:35))
> rollapply(z, 2, mean)
1970-02-01 1970-02-02 1970-02-03 1970-02-04 
      11.5       12.5       13.5       14.5

    等价操作：rollapply ， aggregate

    
> z2 <- zoo(rnorm(6))
> rollapply(z2, 3, mean, by = 3) # means of nonoverlapping groups of 3
         2          5 
-0.3065197  0.6350963 
> aggregate(z2, c(3,3,3,6,6,6), mean) # same
         3          6 
-0.3065197  0.6350963

    等价操作：rollapply， rollmean

    
> rollapply(z2, 3, mean) # uses rollmean which is optimized for mean
         2          3          4          5 
-0.3065197 -0.7035811 -0.1672344  0.6350963 
> rollmean(z2, 3) # same
         2          3          4          5 
-0.3065197 -0.7035811 -0.1672344  0.6350963

    7). NA值处理
    NA填充na.fill

    
> z <- zoo(c(NA, 2, NA, 3, 4, 5, 9, NA))
> z
 1  2  3  4  5  6  7  8 
NA  2 NA  3  4  5  9 NA 

> na.fill(z, "extend")
  1   2   3   4   5   6   7   8 
2.0 2.0 2.5 3.0 4.0 5.0 9.0 9.0 

> na.fill(z, c("extend", NA))
 1  2  3  4  5  6  7  8 
 2  2 NA  3  4  5  9  9 

> na.fill(z, -(1:3))
 1  2  3  4  5  6  7  8 
-1  2 -2  3  4  5  9 -3

    NA替换na.locf

    
> z <- zoo(c(NA, 2, NA, 3, 4, 5, 9, NA, 11));z
 1  2  3  4  5  6  7  8  9 
NA  2 NA  3  4  5  9 NA 11 

> na.locf(z)
 2  3  4  5  6  7  8  9 
 2  2  3  4  5  9  9 11 

> na.locf(z, fromLast = TRUE)
 1  2  3  4  5  6  7  8  9 
 2  2  3  3  4  5  9 11 11

    统计值替换NA值na.aggregate

    
> z <- zoo(c(1, NA, 3:9),
+          c(as.Date("2010-01-01") + 0:2,
+            as.Date("2010-02-01") + 0:2,
+            as.Date("2011-01-01") + 0:2))
> z
2010-01-01 2010-01-02 2010-01-03 2010-02-01 2010-02-02 2010-02-03 2011-01-01 
         1         NA          3          4          5          6          7 
2011-01-02 2011-01-03 
         8          9 

> na.aggregate(z)
2010-01-01 2010-01-02 2010-01-03 2010-02-01 2010-02-02 2010-02-03 2011-01-01 
     1.000      5.375      3.000      4.000      5.000      6.000      7.000 
2011-01-02 2011-01-03 
     8.000      9.000 

> na.aggregate(z, as.yearmon)
2010-01-01 2010-01-02 2010-01-03 2010-02-01 2010-02-02 2010-02-03 2011-01-01 
         1          2          3          4          5          6          7 
2011-01-02 2011-01-03 
         8          9 

> na.aggregate(z, months)
2010-01-01 2010-01-02 2010-01-03 2010-02-01 2010-02-02 2010-02-03 2011-01-01 
       1.0        5.6        3.0        4.0        5.0        6.0        7.0 
2011-01-02 2011-01-03 
       8.0        9.0 

> na.aggregate(z, format, "%Y")
2010-01-01 2010-01-02 2010-01-03 2010-02-01 2010-02-02 2010-02-03 2011-01-01 
       1.0        3.8        3.0        4.0        5.0        6.0        7.0 
2011-01-02 2011-01-03 
       8.0        9.0

    计算插值替换NA值

    
> z <- zoo(c(2, NA, 1, 4, 5, 2), c(1, 3, 4, 6, 7, 8));z
 1  3  4  6  7  8 
 2 NA  1  4  5  2 

> na.approx(z)
       1        3        4        6        7        8 
2.000000 1.333333 1.000000 4.000000 5.000000 2.000000 

> na.approx(z, 1:6)
  1   3   4   6   7   8 
2.0 1.5 1.0 4.0 5.0 2.0

    计算seasonal Kalman filter替换NA值

    
z <- zooreg(rep(10 * seq(4), each = 4) + rep(c(3, 1, 2, 4), times = 4),
            start = as.yearqtr(2000), freq = 4)
z[10] <- NA
zout <- na.StructTS(z);zout
plot(cbind(z, zout), screen = 1, col = 1:2, type = c("l", "p"), pch = 20)

    zoo-zout

    过滤有NA的行

    
> xx <- zoo(matrix(c(1, 4, 6, NA, NA, 7), 3), c(2, 4, 6));xx
2 1 NA
4 4 NA
6 6  7

> na.trim(xx)
6 6 7

    8). 数据显示格式
    以年+季度格式输出

    
> x <- as.yearqtr(2000 + seq(0, 7)/4)
> x
[1] "2000 Q1" "2000 Q2" "2000 Q3" "2000 Q4" "2001 Q1" "2001 Q2" "2001 Q3"
[8] "2001 Q4"

> format(x, "%Y Quarter %q")
[1] "2000 Quarter 1" "2000 Quarter 2" "2000 Quarter 3" "2000 Quarter 4"
[5] "2001 Quarter 1" "2001 Quarter 2" "2001 Quarter 3" "2001 Quarter 4"

> as.yearqtr("2001 Q2")
[1] "2001 Q2"

> as.yearqtr("2001 q2") 
[1] "2001 Q2"

> as.yearqtr("2001-2")
[1] "2001 Q2"

    以年+月份格式输出

    
> x <- as.yearmon(2000 + seq(0, 23)/12)
> x
 [1] "一月 2000"   "二月 2000"   "三月 2000"   "四月 2000"   "五月 2000"  
 [6] "六月 2000"   "七月 2000"   "八月 2000"   "九月 2000"   "十月 2000"  
[11] "十一月 2000" "十二月 2000" "一月 2001"   "二月 2001"   "三月 2001"  
[16] "四月 2001"   "五月 2001"   "六月 2001"   "七月 2001"   "八月 2001"  
[21] "九月 2001"   "十月 2001"   "十一月 2001" "十二月 2001"

> as.yearmon("mar07", "%b%y")
[1] NA

> as.yearmon("2007-03-01")
[1] "三月 2007"

> as.yearmon("2007-12")
[1] "十二月 2007"

    9). 按时间分隔线

    使用xblock函数， 以不同的颜色划分3个区间(-Inf,15),[15,30],(30,Inf)

    
set.seed(0)
flow <- ts(filter(rlnorm(200, mean = 1), 0.8, method = "r"))
rgb <- hcl(c(0, 0, 260), c = c(100, 0, 100), l = c(50, 90, 50), alpha = 0.3)
plot(flow)
xblocks(flow > 30, col = rgb[1]) ## high values red
xblocks(flow < 15, col = rgb[3]) ## low value blue
xblocks(flow >= 15 & flow <= 30, col = rgb[2]) ## the rest gray

    zoo-xblocks

    10). 从文件读入zoo序列
    创建文件：read.csv

    
~ vi read.csv

2003-01-01,1.0073644,0.05579711
2003-01-03,-0.2731580,0.06797239
2003-01-05,-1.3096795,-0.20196174
2003-01-07,0.2225738,-1.15801525
2003-02-09,1.1134332,-0.59274327
2003-02-11,0.8373944,0.76606538
2003-02-13,0.3145168,0.03892812
2003-03-15,0.2222181,0.01464681
2003-03-17,-0.8436154,-0.18631697
2003-04-19,0.4438053,1.40059083

    读文件并生成zoo序列

    
> r <- read.zoo(file="read.csv",sep = ",", format = "%Y-%m-%d")

> r
                   V2          V3
2003-01-01  1.0073644  0.05579711
2003-01-03 -0.2731580  0.06797239
2003-01-05 -1.3096795 -0.20196174
2003-01-07  0.2225738 -1.15801525
2003-02-09  1.1134332 -0.59274327
2003-02-11  0.8373944  0.76606538
2003-02-13  0.3145168  0.03892812
2003-03-15  0.2222181  0.01464681
2003-03-17 -0.8436154 -0.18631697
2003-04-19  0.4438053  1.40059083

> class(r)
[1] "zoo"

    我们已经完全掌握了zoo库及zoo对象的使用，接下来就可以放手去用R处理时间序列了！

    转载请注明出处：
    http://blog.fens.me/r-zoo/

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Weilin Lin

这个总结的太好了，xblock 那个蛮好用，以前还没注意到呢。

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Conan Zhang

最近做R服务端接口，基础库有好多要整理啊！！！你好像现在每篇文章都看呢？！

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Weilin Lin

恩，你总结得很好啊，必须每篇都看一看。

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[…] 本文是继R语言zoo时间序列基础库的扩展实现。看上去简单的时间序列，内藏复杂的规律。zoo作为时间序列的基础库，是面向通用的设计，可以用来定义股票数据，也可以分析天气数据。但由于业务行为的不同，我们需要更多的辅助函数，来帮助我们更高效的完成任务。 […]

0
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alex

非常好，比英文帮助文档好多了，请教博主一个问题，

eur class(eur)
[1] “data.frame”
> e<-as.xts(eur)
错误于as.POSIXlt.character(x, tz, …) :
character string is not in a standard unambiguous format

想把数据转换成xts烈类型为什么总会报错

0
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Conan Zhang

as.POSIXlt.character(x, tz, …) ：字符串的日期格式，不能被自动转型。

参考这篇文章转型xts
http://blog.fens.me/r-xts/

0
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alex

看了一下帮助文档，其中日期格式EXCEL不能生成”2001-02-03″ and “2001/02/03″类型的，我用origin，但是还是报错

as.POSIXlt(eur,origin = “2014-01-02″, tz=”UTC”)

错误于as.POSIXlt.default(eur, origin = “2014-01-02”, tz = “UTC”) :
不知如何将’eur’转换成“POSIXlt”类别

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[…] R语言本身提供了丰富的金融函数工具包，quantmod包就是最常用的一个，另外还要配合时间序列包zoo和xts，指标计算包TTR，可视包ggplot2等一起使用。关于zoo包和xts包的详细使用可以参考文章R语言时间序列基础库zoo，可扩展的时间序列xts。 […]

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luckywind

张老师，这个包，能构造时间序列，画出图像，那么关键的是怎么像TSA包那样做时间序列分析呢？zoo对象如果能转成ts对象就好了

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Conan Zhang

zoo只是提供基本数据结构的功能，分析要用别的包来做。zoo和ts应该可以互换吧。

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tony

请教一下，我想让时间的X轴输出如Fri，Sat，Sun这样的缩写，不想输出为周五、周六、周日这样的X轴刻度。需要怎么修改。我的系统是win7中文，R是英文的。

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Conan Zhang

重画X坐标轴就行了，有对应的API。

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[…] R语言本身提供了丰富的金融函数工具包，时间序列包zoo和xts，指标计算包TTR，数据处理包plyr，可视包ggplot2等，我们会一起使用这些工具包来完成建模、计算和可视化的工作。关于zoo包和xts包的详细使用可以参考文章，R语言时间序列基础库zoo，可扩展的时间序列xts。 […]

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trackback

[…] R语言本身提供了丰富的金融函数工具包，时间序列包zoo和xts，指标计算包TTR，数据处理包plyr，可视包ggplot2等，我们会一起使用这些工具包来完成建模、计算和可视化的工作。关于zoo包和xts包的详细使用可以参考文章，R语言时间序列基础库zoo，可扩展的时间序列xts。 […]

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alisa

怎么画出分钟间隔的时间序列呢

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Conan Zhang

用XTS包，按分钟分组。

http://blog.fens.me/r-xts/

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alisa

具体怎么做呢？要得出股票一年的交易时间（按5min为间隔）

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[…] R语言时间序列基础库zoo […]

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