如何在 R 中组合多个时间序列

在进行时间序列分析的时候，我们经常需要将多个时间序列组合起来进行分析。本文将要介绍在 R 中如何进行多个时间序列的组合。

1. 前置知识

在阅读本文之前，您需要先掌握 R 中基本的时间序列分析知识，并了解 ts 类型和 xts 类型的区别。

2. 组合多个时间序列

2.1 ts 类型

在 ts 类型中，我们可以使用 ts.intersect() 函数来组合多个时间序列。这个函数将会按照所有时间序列中的相同时间点返回一个数据框。

# 导入时间序列数据
data1 <- ts(c(1, 2, 3), start = c(2000, 1), freq = 12)
data2 <- ts(c(4, 5, 6), start = c(2000, 2), freq = 12)
data3 <- ts(c(7, 8, 9), start = c(2000, 3), freq = 12)

# 组合多个时间序列
data <- ts.intersect(data1, data2, data3)

# 输出合并后的数据
print(data)

上述代码将会输出组合后的数据：

Time Series:
Start = c(2000, 3) 
End = c(2000, 3) 
Frequency = 12 
  Series 1 Series 2 Series 3
3        3        6        9

2.2 xts 类型

在 xts 类型中，我们可以使用 merge.xts() 函数来组合多个时间序列。这个函数将会按照所有时间序列中的相同时间点返回一个数据框。

# 导入时间序列数据
library(xts)
data1 <- xts(c(1, 2, 3), as.Date(c("2000-01-01", "2000-02-01", "2000-03-01")))
data2 <- xts(c(4, 5, 6), as.Date(c("2000-02-01", "2000-03-01", "2000-04-01")))
data3 <- xts(c(7, 8, 9), as.Date(c("2000-03-01", "2000-04-01", "2000-05-01")))

# 组合多个时间序列
data <- merge.xts(data1, data2, data3)

# 输出合并后的数据
print(data)

上述代码将会输出组合后的数据：

           data1 data2 data3
2000-03-01     3     6     9

3. 总结

本文介绍了在 R 中如何组合多个时间序列。在 ts 类型中，我们可以使用 ts.intersect() 函数来进行组合；在 xts 类型中，我们可以使用 merge.xts() 函数来进行组合。希望这篇文章对您有所帮助。