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Rで次の問題が発生します。不規則な時系列（つまり、日付とデータ値のリスト）からts（）オブジェクト（つまり、通常の時系列）を作成したいと思います。

次のデータセットとRスクリプトを使用して、問題を再現できます。

# dput(dd) result    
dd <- structure(list(NDVI = structure(c(14L, 4L, 11L, 12L, 20L, 17L, 
    5L, 7L, 21L, 23L, 25L, 19L, 15L, 9L, 3L, 24L, 2L, 6L, 22L, 16L, 
    13L, 18L, 10L, 8L, 1L), .Names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", 
    "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", 
    "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25"), .Label = c("0.4186", 
    "0.5452", "0.5915", "0.5956", "0.6010", "0.6860", "0.6966", "0.7159", 
    "0.7161", "0.7264", "0.7281", "0.7523", "0.7542", "0.7701", "0.7751", 
    "0.7810", "0.7933", "0.8075", "0.8113", "0.8148", "0.8207", "0.8302", 
    "0.8305", "0.8369", "0.9877"), class = "factor"), DATUM = structure(c(11005, 
    11021, 11037, 11085, 11101, 11117, 11133, 11149, 11165, 11181, 
    11197, 11213, 11229, 11245, 11261, 11277, 11293, 11309, 11323, 
    11339, 11355, 11371, 11387, 11403, 11419), class = "Date")), .Names = c("NDVI", 
    "DATUM"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", 
    "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", 
    "20", "21", "22", "23", "24", "25"), class = "data.frame")

require(zoo)
dd$DATUM <- as.Date(dd$DATUM,"A%Y%j") # Ayear,julianday
z <- zoo(dd$NDVI,dd$DATUM,frequency=23)
z  # this is a regular time series with a frequency=23 and start=c(2000,1)
# there are 5 measurements in 2000 (2 jan, 1 feb, 2 apr) for which no data is available 
# this should be marked as an NA is the final regular time series
ts.z <- as.ts(z,start=c(2000,1),frequency=23)

しかし、毎日の時間ステップを含む非常に長い定期的な時系列を取得するため、これは機能しません。NAとしてデータが利用できない位置を正しく示す頻度=23のtsオブジェクトを取得したいと思います。

ここにリストされている例に基づいて、毎年のデータをすべて試しています 。不規則な時系列を通常の時系列に変換します

ただし、頻度が23のデータ（つまり、年間23の値）では機能しません。設定を避ければ解決できると思いますdd$DATUM as.Date()が、年に23個の値を持つ時系列として注文できる動物園のオブジェクトとして。

何か案は？

ご協力いただきありがとうございます

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23は、1年の日数に均等に分割されないため、各年が23の等しい部分に分割されるように、独自の時間スケールを合成する必要があります。（「日付」クラスの時間が含まれるバージョン）を動物園に変換ddし、年と分数で構成される新しいスケールに基づいて新しいシリーズを作成します。最後に、それをtsシリーズに変換します。

library(zoo)
z <- zoo(as.numeric(as.character(dd[[1]])), dd[[2]]) 
lt <- unclass(as.POSIXlt(time(z)))
yr <- lt$year + 1900
jul <- lt$yday
delta <- min(unlist(tapply(jul, yr, diff))) # 16
zz <- aggregate(z, yr + jul / delta / 23)

as.ts(zz)

与える：

Time Series:
Start = c(2000, 4) 
End = c(2001, 7) 
Frequency = 23 
 [1] 0.7701 0.5956 0.7281     NA     NA 0.7523 0.8148 0.7933 0.6010 0.6966
[11] 0.8207 0.8305 0.9877 0.8113 0.7751 0.7161 0.5915 0.8369 0.5452 0.6860
[21] 0.8302 0.7810 0.7542 0.8075 0.7264 0.7159 0.4186
于 2011-01-27T17:10:59.340 に答える