我在 r 中对时间序列对象进行子集化时遇到了一些麻烦。
1.我将一个csv文件导入R如下（在excel中删除日期列后）
sz.bm.df <- read.csv('size_book_25.csv',header=T)
2.csv文件1038行25列，缺失值用-99.99指定
3.然后我创建了一个具有自定义日期范围的时间序列对象，如下所示
szbm.ts.data <- ts(data=sz.bm.df,start=c(1926,7),frequency=12)
4.现在我想处理缺失值问题（我遇到了这个问题）。我想从时间序列对象中创建一个子集，该子集从我们找到 -99.99 的最后一行开始，直到原始对象的结尾。我尝试了以下方法来提取要找到缺失值的日期：
time(szbm.ts.data[which(szbm.ts.data==-99.99)])
但是，这给了我一组日期，而不是给我：
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
attr(,"tsp") [1] 1 12 1
我在这里做错了什么？
感谢您的任何帮助
以下是一些替代方案：
1) 使用窗口命令（见?window）
tt <- ts(c(1:5, -99, 6:9), start = 2000, freq = 12)
t.start <- time(tt)[tail(which(tt == -99), 1)+1]
window(tt, t.start)
2)使用相应的包将您的时间序列表示为zoo 或 xts对象：
library(zoo)
z <- as.zoo(tt)
ix <- tail(which(z == -99), 1) + 1
zz <- z[ix:length(z)]
我们要么继续使用zz，要么将其转换回tsclass: as.ts(zz)。
3) na.contiguous命令（请参阅参考资料?na.contiguous）将找到最长的非 NA 段。
tt[tt == -99] <- NA
na.contiguous(tt)
根据NA的位置，这可能会或可能不会给您想要的东西。在此处的示例中，它似乎不是您想要的，但在您的实际示例中，如果它一开始只包含几个 NA，则可能没问题。
对于二维数据，我们可以使用：
m <- matrix(1:24, 6)
m[2,2] <- m[1,4] <- -99
t2 <- ts(m, start = 2000, freq = 12)
# 1
has.na <- apply(t2 == -99, 1, any)
t.start <- time(tt)[tail(which(has.na), 1)+1]
window(t2, t.start)
# 2
library(zoo)
z <- as.zoo(t2)
has.na <- apply(z == -99, 1, any)
ix <- tail(which(has.na), 1) + 1
z[ix:nrow(z)]
# 3
t2[] <- apply(t2, 2, function(x) replace(x, x == -99, NA))
na.contiguous(t2)
注意：将来，请按照此处讨论的可重现形式陈述问题：如何制作一个出色的 R 可重现示例？
更新：还添加了在多元时间序列上执行这些操作的示例。
更新2：更正拼写na.contiguous