修复丢失的数据-如何将表转换为使用KalmanRun的ts对象？

我正在游戏框架（）上处理来自蒸汽图表的数据

编辑-数据是一个.csv文件，可在“每日蒸汽图表”附近下载

我正在建模这个timeseries数据，但是我使用的包不需要缺少值。为了解决这个问题，我使用arima来预测缺失的值（下面复制的链接说明）

arima模型适合，但当我尝试使用KalmanRun时，我得到以下错误：

Error in KalmanRun(x, fit$model) : invalid argument type

我相信如何将其转换为timeseries对象是有问题的，但我不知道如何解决它。任何帮助都将不胜感激。谢谢

df <- read.csv(file="chart.csv", header=TRUE, sep=",")
df = df %>% select(DateTime, Players)
df_temp[['DateTime']] <- as.Date(strptime(df[['DateTime']], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

df = xts(df$Players, df$DateTime)
df = ts(df)

Error in KalmanRun(x, fit$model) : invalid argument type