如何在R中对时间序列进行子集化

Question

特别是，我想从 astsa 软件包中的时间序列 gtemp 中对自 1960 年以来的温度测量结果进行子集操作：

require(astsa)
gtemp
Time Series:
Start = 1880 
End = 2009 
Frequency = 1 
  [1] -0.28 -0.21 -0.26 -0.27 -0.32 -0.32 -0.29 -0.36 -0.27 -0.17 -0.39 -0.27 -0.32
 [14] -0.33 -0.33 -0.25 -0.14 -0.11 -0.25 -0.15 -0.07 -0.14 -0.24 -0.30 -0.34 -0.24
 [27] -0.19 -0.39 -0.33 -0.35 -0.33 -0.34 -0.32 -0.30 -0.15 -0.10 -0.30 -0.39 -0.33
 [40] -0.20 -0.19 -0.14 -0.26 -0.22 -0.22 -0.17 -0.02 -0.15 -0.12 -0.26 -0.08 -0.02
 [53] -0.08 -0.19 -0.07 -0.12 -0.05  0.07  0.10  0.01  0.04  0.10  0.03  0.09  0.19
 [66]  0.06 -0.05  0.00 -0.04 -0.07 -0.16 -0.04  0.03  0.11 -0.10 -0.10 -0.17  0.08
 [79]  0.08  0.06 -0.01  0.07  0.04  0.08 -0.21 -0.11 -0.03 -0.01 -0.04  0.08  0.03
 [92] -0.10  0.00  0.14 -0.08 -0.05 -0.16  0.12  0.01  0.08  0.18  0.26  0.04  0.26
[105]  0.09  0.05  0.12  0.26  0.31  0.19  0.37  0.35  0.12  0.13  0.23  0.37  0.29
[118]  0.39  0.56  0.32  0.33  0.48  0.56  0.55  0.48  0.62  0.54  0.57  0.43  0.57

这些时间点没有用年份标记，所以尽管我可以通过 gtemp [3] [1] -0.26 计算，但是我不能使用 gtemp [as.date（1960）] 来获取1960年的值。

我该如何找出年份和测量值之间的对应关系，以便稍后可以对值进行子集操作？

- Antoni Parellada

Answer 1

我们可以利用window函数

gtemp1 <- window(gtemp, start = 1960)
gtemp1
#Time Series:
#Start = 1960 
#End = 2009 
#Frequency = 1 
#[1] -0.01  0.07  0.04  0.08 -0.21 -0.11 -0.03 -0.01 -0.04  0.08  0.03
#[12]-0.10  0.00  0.14 -0.08 -0.05 -0.16  0.12  0.01  0.08  0.18  0.26  
#[23] 0.04  0.26  0.09  0.05   0.12  0.26  0.31  0.19  0.37  0.35  0.12
#[34] 0.13  0.23  0.37  0.29  0.39  0.56  0.32  0.33  0.48  0.56  0.55
#[45] 0.48  0.62  0.54  0.57  0.43  0.57

- akrun

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你能识别一个单独数值的年份吗？例如 0.08？ - Antoni Parellada

@Toni 尝试使用 time(gtemp)[gtemp== 0.08]。需要注意的是，该值为浮点数，因此在使用 == 进行比较时可能会存在浮点数差异的情况。 - akrun

自己注意：还要使用time(gtemp)[1]来获取第一个值，例如。 - Antoni Parellada

Answer 2

time 函数也可以帮助你回答这个问题。

我如何表现年份和测量值之间的对应关系，以便稍后对值进行子集处理？

head(time(gtemp))
[1] 1880 1881 1882 1883 1884 1885

如果您想获取对应于1961的值，可以写成：

gtemp[time(gtemp) == 1961]
[1] 0.07

正如第一条回答所提到的，您还可以使用函数 window

window(gtemp, start = 1961, end = 1961)
Time Series:
Start = 1961 
End = 1961 
Frequency = 1 
[1] 0.07

该函数返回单个时间序列的结果。您可以通过以下方法将其转换为数字：

as.numeric(window(gtemp, start = 1961, end = 1961))
[1] 0.07

- josep maria porrà