我有資料，其中一列中有 YYYY-MM-DD 格式的日期，另一列是 num。
包：
library(forecast)
library(ggplot2)
library(readr)
運行str(my_data)產生以下結果：
spec_tbl_df [261 x 2] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
$ date : Date[1:261], format: "2017-01-01" "2017-01-08" ...
$ popularity: num [1:261] 100 81 79 75 80 80 71 85 79 81 ...
- attr(*, "spec")=
.. cols(
.. date = col_date(format = ""),
.. popularity = col_double()
.. )
- attr(*, "problems")=<externalptr>
我想對此做一些時間序列分析。為此運行第一行代碼時，decomp <- stl(log(my_data), s.window="periodic")
我不斷遇到以下錯誤：
Error in Math.data.frame(my_data) :
non-numeric-alike variable(s) in data frame: date
最初我的日期格式是 MM/DD/YYYY 格式，所以我覺得我......幾乎不接近。我正在再次學習 R，但我已經有一段時間沒有參加正式的 R 課程了。我在這里進行了初步搜索，但找不到任何我認為有幫助的內容（我只是一個業余愛好者。）
uj5u.com熱心網友回復：
您目前有一個data.frame（或其tibble變體）。這還不是時候意識到的。你可以做這樣的事情
library(ggplot2)
ggplot(data=df) aes(x=date, y=popularity) geom_line()
按日期正確索引基本線圖。
您將必須更仔細地查看包forecast以及要用于預測或建模的函式示例。像這樣的包xts可以幫助你，即
library(xts)
x <- xts(df$popularity, order.by=df$date)
plot(x) # plot xts object
除了繪圖之外，您還可以了解時間和日期的滯后、領先和子集。剩下的更多取決于你想做什么......你沒有告訴我們太多。
最后，如果您想將日期轉換為數字（自 1970 年 1 月 1 日起），請快速完成as.numeric(df$date))；但使用時間感知操作通常更好（但有你現在看到的學習曲線......）
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