为什么在R中向后绘制时间序列数据？

debugcn 发表于 Dev

bbowler86

我一直坚持为什么会发生这种情况，并尝试在各处搜索答案。当我尝试在R中绘制时间序列对象时，得到的结果却相反。

我有以下代码：

library(sqldf)
stock_prices <- read.csv('~/stockPrediction/input/REN.csv')
colnames(stock_prices) <- tolower(colnames(stock_prices))
colnames(stock_prices)[7] <- 'adjusted_close'
stock_prices <- sqldf('SELECT date, adjusted_close FROM stock_prices')
head(stock_prices)

    date adjusted_close
1 2014-10-20           3.65
2 2014-10-17           3.75
3 2014-10-16           4.38
4 2014-10-15           3.86
5 2014-10-14           3.73
6 2014-10-13           4.09

tail(stock_prices)
       date adjusted_close
1767 2007-10-15           8.99
1768 2007-10-12           9.01
1769 2007-10-11           9.02
1770 2007-10-10           9.06
1771 2007-10-09           9.06
1772 2007-10-08           9.08

但是当我尝试以下代码时：

stock_prices_ts <- ts(stock_prices$adjusted_close, start=c(2007, 1), end=c(2014, 10), frequency=12)
plot(stock_prices_ts, col='blue', lwd=2, type='l')

结果图像如何：

在此处输入图片说明

即使我使用以下代码反转时间序列对象：

plot(rev(stock_prices_ts), col='blue', lwd=2, type='l')

我明白了

在此处输入图片说明有任意数字

知道为什么会这样吗？任何帮助深表感谢。

研究

发生这种情况的原因是，一旦应用rev函数，您的对象就会失去其时间序列结构。例如：

set.seed(1)
gnp <- ts(cumsum(1 + round(rnorm(100), 2)),
          start = c(1954, 7), frequency = 12)

gnp  ## gnp has  a real  time serie structure 
        Jan    Feb    Mar    Apr    May    Jun    Jul    Aug    Sep    Oct    Nov    Dec
1954                                             0.37   1.55   1.71   4.31   5.64   5.82
1955   7.31   9.05  10.63  11.32  13.83  15.22  15.60  14.39  16.51  17.47  18.45  20.39
1956  22.21  23.80  25.72  27.50  28.57  27.58  29.20  30.14  30.98  30.51  31.03  32.45
1957
rev(gnp)  ## the reversal is just a vector

[1] 110.91 110.38 110.60 110.17 110.45 108.89 106.30 104.60 102.44 ....

总的来说，操纵班级有点痛苦ts。一种想法是使用一个xts“通常”保留其结构的对象，即您对其应用了通用操作。

即使在这种情况下，对于xts对象也无法实现该generic方法rev，也很容易将生成的Zoo时间序列强制为和使用as.xts。

par(mfrow=c(2,2))
plot(gnp,col='red',main='gnp')
plot(rev(gnp),type='l',col='red',main='rev(gnp)')
library(xts)
xts_gnp <- as.xts(gnp)
plot(xts_gnp)
## note here that I apply as.xts again after rev operation
## otherwise i lose xts structure
rev_xts_gnp = as.xts(rev(as.xts(gnp))) 
plot(rev_xts_gnp)

在此处输入图片说明