对于R，当运行POSIXct时出现错误时，如何确定原点

抛出一个错误，说我没有指定原点-我以为原点是自动的1970-01-01 00:00:00，我不需要指定。在同事编写代码之前，代码是有效的。如何更正此错误？下面是部分代码（如果有帮助的话，我也可以发布完整的脚本）

示例数据csv：

年月、计数、区域、域

2011-04-01 00:00:001786，城市1，区域1

2011-05-01 00:00:001762，城市1，区域1

2011-06-01 00:00:001932，城市1，区域1

错误消息：

as.POSIXct.numeric（索引（dfplot））中出错：必须提供“origin”

R代码（对于错误红色代码，请转至注释#精确绘制数据）：

#绘图
######################################
#合并时间序列并导出数据
没有看到数据样本的dfplot很难提供有意义的答案。对于初学者来说，
索引
函数从何而来？
索引（dfplot）
是否返回数字或字符串？Inputdata是原始数据。R global environment表示Inputdata的数据框有4个字段。第一个字段是YEARMONTH:chr“2011-04-01 00:00:00”。所以索引最初是一个字符串。然后，Inputdata成为InputDataTimeSeries。从代码来看，InputDataTimeSeries是dfplot的组成部分。但奇怪的是，我无法在全局环境中看到InputDataTimeSeries。我在这里遗漏了什么？我不认为这是一个使用
index
函数的正确应用程序。只需尝试使用
ggplot（dfplot，aes（x=as.POSIXct（YEARMONTH））
谢谢您的建议。错误现在是：as.POSIXct（YEARMONTH）中的错误：未找到对象“YEARMONTH”。我只是尝试添加原点，结果成功了<代码>ggplot（dfplot，aes（x=as.POSIXct（索引（dfplot），origin=“1970-01-01 00:00.00 UTC”））

。你知道为什么吗？

  # Plot

  ######################################

  #Merge Time Series and Export Data
dfplot <- merge(as.xts(InputDataTimeSeries), as.xts(pred$lower))
dfplot <- merge(dfplot, as.xts(pred$mean))
dfplot <- merge(dfplot, as.xts(pred$upper))
dfplot <- merge(dfplot, as.xts(pred$fitted))

names(dfplot)[1:7] <- c("actuals", "lower80", "lower95", "predicted", "upper80", "upper95", "fitted")

#Nicely Plot the Data
ggplot(dfplot, aes(x=as.POSIXct(index(dfplot)))) +
geom_line(aes(y=fitted), col='grey90', size = 2) +
geom_line(aes(y=predicted), col='orange', size= 1) +
geom_line(aes(y=actuals), col='orange', size= 1) +

geom_ribbon(aes(ymin=lower80,ymax=upper80),alpha=0.3, fill="orange") +
geom_ribbon(aes(ymin=lower95,ymax=upper95),alpha=0.1, fill="orange") +
theme_bw() +
geom_vline(xintercept=as.numeric(as.POSIXct(end(InputDataTimeSeries))), linetype="dashed", fill="gray40") +
labs(title=paste(pred$method, "80/95% PI Bands" ) , x="Time", y="Observed / Fitted") +
theme(plot.title = element_text(size=18, face="bold"))