<\/p>\n
Najprostszym sposobem konwersji ramki danych na obiekt szeregu czasowego w R jest u\u017cycie funkcji read.zoo()<\/strong> z pakietu zoo<\/strong> :<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak w praktyce wykorzysta\u0107 t\u0119 funkcj\u0119.<\/span><\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 danych w R:<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji class()<\/strong> , aby potwierdzi\u0107, \u017ce df jest aktualnie ramk\u0105 danych:<\/span><\/p>\n Aby przekonwertowa\u0107 ramk\u0119 danych na obiekt szeregu czasowego, mo\u017cemy skorzysta\u0107 z funkcji read.zoo()<\/strong> z pakietu zoo<\/strong> :<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy tak\u017ce u\u017cy\u0107 funkcji class()<\/strong> , aby potwierdzi\u0107, \u017ce tseries ma klas\u0119 szeregu czasowego \u201ezoo\u201d.<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy r\u00f3wnie\u017c u\u017cy\u0107 funkcji as.ts()<\/strong> do konwersji obiektu szeregu czasowego \u201ezoo\u201d na obiekt szeregu czasowego \u201ets\u201d:<\/span><\/p>\n W zale\u017cno\u015bci od celu ko\u0144cowego bardziej sensowne mo\u017ce by\u0107 przekonwertowanie ramki danych na obiekt szeregu czasowego \u201ezoo\u201d lub obiekt szeregu czasowego \u201ets\u201d.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe zadania w j\u0119zyku R:<\/span><\/p>\n Jak wykre\u015bli\u0107 szereg czasowy w R<\/a> Najprostszym sposobem konwersji ramki danych na obiekt szeregu czasowego w R jest u\u017cycie funkcji read.zoo() z pakietu zoo : tseries <- read. zoo (df) Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak w praktyce wykorzysta\u0107 t\u0119 funkcj\u0119. Przyk\u0142ad: Konwertuj ramk\u0119 danych na szereg czasowy w j\u0119zyku R Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105c\u0105 ramk\u0119 danych w R: #create data frame df […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3798","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n tseries <- read. zoo<\/span> (df)\n<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad: Konwertuj ramk\u0119 danych na szereg czasowy w j\u0119zyku R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (date = as.Date<\/span> (' 2022-01-01<\/span> ') + 0:9,\n sales = runif(10, 10, 500) + seq(50, 59)^2)\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n dirty date\n1 2022-01-01 2797.159\n2 2022-01-02 2782.148\n3 2022-01-03 2801.773\n4 2022-01-04 3257.546\n5 2022-01-05 3415.920\n6 2022-01-06 3267.564\n7 2022-01-07 3577.496\n8 2022-01-08 3627.193\n9 2022-01-09 3509.547\n10 2022-01-10 3670.815\n<\/strong><\/pre>\n #display class of df<\/span>\nclass(df)\n\n[1] \"data.frame\"\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (zoo)<\/span>\n\n<\/span>#convert data frame to time series\n<\/span>tseries <- read. zoo<\/span> (df)\n\n#view time series\n<\/span>tseries\n\n2022-01-01 2022-01-02 2022-01-03 2022-01-04 2022-01-05 2022-01-06 2022-01-07 \n 2797.159 2782.148 2801.773 3257.546 3415.920 3267.564 3577.496 \n2022-01-08 2022-01-09 2022-01-10 \n 3627.193 3509.547 3670.815<\/strong><\/pre>\n #display class of tseries<\/span>\nclass(tseries)\n\n[1] \u201czoo\u201d\n<\/strong><\/pre>\n #convert to ts object\n<\/span>tseries_ts <- as. ts<\/span> (tseries)\n\n#view time series object\n<\/span>tseries_ts\n\nTime Series:\nStart = 18993 \nEnd = 19002 \nFrequency = 1 \n [1] 2797.159 2782.148 2801.773 3257.546 3415.920 3267.564 3577.496 3627.193\n [9] 3509,547 3670,815\n\n#view class\n<\/span>class(tseries_ts)\n\n[1] \u201cts\u201d\n<\/strong><\/pre>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span>
<\/span><\/h2>\n
Jak przekonwertowa\u0107 ci\u0105g na Datetime w R<\/a>
Jak u\u017cywa\u0107 difftime w R do obliczania r\u00f3\u017cnic czasu<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"