R调用chart.TimeSeries绘图报条件长度>1错误排查

• 首个报错Error in if (class(x) == "numeric") { : the condition has length > 1触发逻辑明确：你传入chart.TimeSeries的是tibble（tbl_df）类型对象，R取该对象的class时会返回长度为3的向量c("tbl_df", "tbl", "data.frame")，和字符串"numeric"做相等判断后得到长度为3的逻辑值向量，而if语句仅接受单个TRUE/FALSE判断值，因此直接报错。
• 你之前尝试的两种排查方案都存在逻辑错误：
  • 单独将日期列转为ts对象完全无效：ts是基于数值存储的等间隔时间序列类，既不能被chart.TimeSeries识别为时间索引，你也没有把日期列从数据列中剥离，函数无法区分哪一列是时间轴、哪一列是要绘图的指标。
  • xts转换报错order.by requires an appropriate time-based object有两个诱因：一是你把日期列本身也作为数据列传入了xts构造函数的x参数（xts要求x必须是纯数值型数据）；二是如果你提前把日期列转为ts对象，它就不再是xts支持的Date/POSIXct/yearmon类合法时间类型，自然无法作为order.by参数传入。

chart.TimeSeries原生对xts格式时间序列适配最好，不需要额外指定索引参数，按如下步骤处理即可正常绘图：

1. 除PerformanceAnalytics外，额外加载xts包用于时间序列构造
2. 构造xts对象时，数据部分仅传入数值型的波动率列，不要混入日期列，用未做其他转换的Date格式日期列作为order.by时间索引
3. 直接传入构造完成的xts对象调用绘图函数即可

# 加载依赖包
library(PerformanceAnalytics)
library(xts)

vola <- structure(list(date_2 = c("2012-02-10", "2012-02-17", "2012-02-24", 
"2012-03-02"), volaEUROSTOXX = c(0.298444539308548, 0.318111568689346, 
0.300136715173721, 0.299697518348694), volaKENYA25 = c(0.00786208733916283, 
0.157017216086388, 0.0838639214634895, 0.152377054095268), volaNAM = c(0.120841704308987, 
0.336489349603653, 0.116947680711746, 0.157027021050453), volaNIGERIA = c(0.102476172149181, 
0.225841268897057, 0.163881614804268, 0.317349642515182), volaSA = c(0.167590111494064, 
0.226006388664246, 0.103997424244881, 0.193037077784538), date = structure(c(1328832000, 
1329436800, 1330041600, 1330646400), tzone = "UTC", class = c("POSIXct", 
"POSIXt"))), row.names = c(NA, -4L), class = c("tbl_df", "tbl", 
"data.frame"))

# 基础数据清洗
vola <- subset(vola, select = -c(date))
vola$date_2 <- as.Date(vola$date_2)

# 正确构造xts对象
vol.xts <- xts(
  x = vola[, colnames(vola) != "date_2"], # 仅保留数值型波动率列作为绘图数据
  order.by = vola$date_2 # 用标准Date格式列作为时间索引
)

# 调用绘图函数，无报错
chart.TimeSeries(
  vol.xts,
  lwd=2,
  auto.grid=F,
  ylab="Annualized Log Volatility",
  xlab="Time",
  main="Log Volatility",
  lty=1,
  legend.loc="topright"
)

如果不想转换xts格式，也可以先把tibble转为普通data.frame，剥离日期列后再传入绘图函数：

vola_df <- as.data.frame(vola)
chart.TimeSeries(
  vola_df[, -1],
  lwd=2,
  auto.grid=F,
  ylab="Annualized Log Volatility",
  xlab="Time",
  main="Log Volatility",
  lty=1,
  legend.loc="topright"
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jugross