《R的极客理想—工具篇》—— 2.1　R语言时间序列基础库zoo

本节书摘来自华章出版社《R的极客理想—工具篇》一 书中的第2章，第2.1节，作者：张丹，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.1　R语言时间序列基础库zoo

问题
R语言怎么处理时间序列数据？

引言
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。本节将介绍zoo库在R语言中的结构和使用。

2.1.1　zoo包介绍

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，只能用于规则的时间序列数据。R语言中很多其他的程序包，都是以zoo和zooreg作为时间序列数据的基础的！zoo包的API主要有6类，下面一一介绍。
（1）基础对象
zoo: 有序的时间序列对象。
zooreg: 规则的时间序列对象，继承zoo对象。与zoo相比，不同之处在于zooreg要求数据是连续的。
（2）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。
（3）数据操作
coredata: 查看或编辑zoo的数据部分。
index: 查看或编辑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。
（4）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: 计算季节Kalman滤波替换NA值。
na.trim: 过滤有NA的记录。
（5）辅助工具
is.regular: 检查是否是规则的序列。
lag.zoo: 计算步长和差分。
MATCH: 取交集。
ORDER: 值排序，输出索引。
（6）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轴分割图形。
make.par.list: 用于给plot.zoo 和 xyplot.zoo 数据格式转换。

2.1.2　zoo安装

本节使用的系统环境是：
Win7 64bit
R: 3.0.1 x86_64-w64-mingw32/x64 b4bit
注　zoo同时支持Windows 7环境和Linux环境。
zoo包的安装过程如下：

~ R  # 启动R程序
> install.packages("zoo")  # 安装zoo包
> library(zoo)  # 加载zoo包

2.1.3　zoo包的使用

1. zoo对象
   zoo对象包括两部分，即数据部分和索引部分。首先是函数定义：

zoo(x = NULL, order.by = index(x), frequency = NULL)
其中x是数据部分，允许类型为向量、矩阵、因子；order.by是索引部分，字段唯一性要求，用于排序；frequency是每个时间单元显示的数量。
以下代码构建一个zoo对象，以时间为索引，产生的结果是图2-1。特别要注意的一点是，zoo对象可以接受不连续的时间序列数据。

> x.Date <- as.Date("2003-02-01") + c(1, 3, 7, 9, 14) – 1  # 定义一个不连续的日期的向量
> 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)  # 定义不连续的zoo对象
> 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)  # 画图显示

接下来，我们以数字为索引创建多组时间序列。用如下代码，生成一个有12个元素的4行3列的矩阵，以数字0:10为索引，创建一个zoo类型对象y，并以图形输出y，产生的结果如图2-2所示。

> y <- zoo(matrix(1:12, 4, 3),0:10)
> 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)  # 矩阵的每一列为一组时间序列图

1. zooreg对象
   首先是函数定义：

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

下面是参数说明。
data: 数据部分，允许类型为向量、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: 连续观测的采样周期，不能与frequency同时出现，例如，取每月的数据，为1/12。
ts.e