Ich möchte R für die Zeitreihenanalyse verwenden. Ich möchte ein Zeitreihenmodell erstellen und Funktionen aus den Paketen timeDate und Forecast verwenden.
Ich habe Intraday-Daten in der CET-Zeitzone (15 Minuten Daten, 4 Datenpunkte pro Stunde). Am 31. März wird die Sommerzeit implementiert und ich vermisse 4 Datenpunkte von den 96, die ich normalerweise habe. Am 28. Oktober habe ich 4 Datenpunkte zu viel, wenn die Zeit zurückgeschaltet wird.
Für mein Zeitreihenmodell benötige ich immer 96 Datenpunkte, da sonst die Intraday-Saisonalität durcheinander gerät.
Hast du irgendwelche Erfahrungen damit? Kennen Sie eine R-Funktion oder ein Paket, das eine solche Datenverarbeitung automatisiert - etwas Elegantes? Danke!
Ich hatte ein ähnliches Problem mit hydrologischen Daten von einem Sensor. Meine Zeitstempel waren in UTC + 1 (CET) und haben nicht auf Sommerzeit umgeschaltet (UTC + 2, CEST). Da ich nicht wollte, dass meine Daten eine Stunde frei waren (was der Fall wäre, wenn UTC verwendet würde), nahm ich die %z Konversionsspezifikation von strptime . In ?strptime finden Sie:
%zSignierter Offset in Stunden und Minuten von UTC, also -0800 ist 8 Stunden hinter UTC.
Beispiel: Im Jahr 2012 erfolgte der Wechsel von Standardzeit zu Sommerzeit am 25.03.2012, also gibt es an diesem Tag keine 02:00 Uhr. Wenn Sie versuchen, "2012-03-25 02:00:00" in ein POSIXct-Objekt zu konvertieren,
%Vor%Sie erhalten keinen Fehler oder eine Warnung, Sie erhalten nur Datum ohne die Zeit (dieses Verhalten ist dokumentiert).
Die Verwendung von format = "%z" ergibt das gewünschte Ergebnis:
Um diesen Import zu erleichtern, habe ich eine kleine Funktion mit entsprechenden Standardwerten geschrieben:
%Vor%Wenn Sie keine Sommerzeit wünschen, konvertieren Sie sie in eine Zeitzone, in der sie nicht enthalten ist (z. B. GMT, UTC).
%Vor%Hier wird der Sommerzeit-Offset angezeigt - z.B. Zentrale Sommerzeit
%Vor%"2015-08-20 07:10:38 CDT" # Ich bin in Amerika / Chicago Sommerzeit
%Vor%"2015-08-20 07:13:12 CDT"
%Vor%Zeitdifferenz von -5 Stunden
%Vor%-5
Eine Inspiration kam von
Konvertieren von Zeitzonen in R: Tipps, Tricks und Fallstricke