从CSV文件中创建一个ts R对象，其中日期作为多变量序列的列

我有一个CSV文件的格式

ref_date;wings;airfoil;turbines
2015-03-31;123,22;22,77;99,0
2015-04-30;123,22;28,77;99,0
2015-05-31;123,22;22,177;02,0
2015-06-30;56,288;22,77;99,0

我想使用

forecast

包来预测这个时间序列的下一个值。

forecast

包只接受

ts

对象，但到目前为止，我创建一个对象的所有尝试都失败了。我试着

1） 使用动物园套餐

df = read.zoo(data_file, sep=';', dec=',', format="%Y-%m-%d", header=T)

但数据在小数点处被截断

2） 将zoo包与xts一起使用

df = read.zoo(datafile, sep=';', dec=',', format="%Y-%m-%d", header=T)
df_ts = ts(df)

日期不见了，索引只是一系列数字，比如

1 123.22 22.77 99

3） 使用read.csv和ts

df = read.zoo(datafile, sep=';', dec=',', format="%Y-%m-%d", header=T)
df_ts = ts(df)

4） 尝试使用xts

df = read.csv(data_file, sep=';', header=T, dec=',')
tt = as.xts(df[,-1],order.by = as.Date(as.character(df[,1]), format = "%Y-%m-%d"))
forecast(tt) 
Error in `tsp<-`(`*tmp*`, value = tsp.y) : 
  invalid time series parameters specified

df=read.csv（数据_文件，sep='；'，header=T，dec='，'））
tt=as.xts（df[，-1]，order.by=as.Date（as.character（df[，1]），format=“%Y-%m-%d”））
预测（tt）
“tsp中的错误我一直在将CSV数据转换成ZOO/XTS对象并表示同情——很痛苦

建议在
tidyquant
包中使用
asxts（）

as_xts(read_csv(file),ref_date)

您可能需要将
XTS
对象中的结果
coredata（）
强制回numeric。
对此感到抱歉。您认为第一种方法为什么会发生截断？我在样品上试过了，它似乎没有失去精度。它确实抱怨有重复的日期。您使用了什么版本的
zoo
？我用zoo_1.7-14进行了测试。与您的版本相同。我没有重复的日期，现在就修复它。显示数据的read.zoo命令对我有效，但请注意，它生成的是一个zoo对象，而不是名称
df
可能暗示的data.frame。那么，将具有ISO日期的CSV文件转换为可与预测包一起使用的对象（dataframe？zoo？ts？）的最佳过程是什么，这将生成一个带有日期而不是整数索引的图形？您可以切换到
timetk:：tk_xts（）
，它将取代
tidyquant:：as_xts（）
。它更健壮，自动检测日期列，这很好。