如何用R语言的ts()函数将给定数据转换为小时级时间序列？

首先，帮你理清ts()函数里frequency参数的核心逻辑：它代表一个完整周期内包含的观测值数量，简单说就是「单位周期里有几个数据点」。你的纠结点在24和10，其实这两个都不是最适合的选项，下面给你拆解清楚：

先分析你的数据特征 #

你的数据是按2小时间隔采集的（11:00→13:00→15:00…），单日共有6个观测点。要确定frequency，首先得明确你设定的「周期」是什么——这里显然是一天（24小时）。

为什么24和10都不对？ #

• 选24的问题：frequency=24意味着你假设一天内有24个观测点（每小时一个），但你的数据是每2小时一个，这样会让时间序列的间隔变成1小时，和实际数据间隔不匹配，还会产生大量缺失值，完全不符合需求。
• 选10的问题：10这个数字没有任何依据——你的数据既不是10个点为一个周期，一天也不是10小时，完全不贴合你的数据场景。

正确的frequency设置 #

因为你的数据是每2小时一个观测，一天24小时内会有12个这样的时间点（0:00、2:00…22:00），所以frequency应该设为12。这个参数告诉R：「我的时间序列以天为周期，每个周期里有12个2小时间隔的观测点」。

实操代码示例 #

# 整理原始数据
times <- c("11:00", "13:00", "15:00", "17:00", "19:00", "21:00")
booked_res <- c(23, 26, 27, 25, 28, 30)

# 创建时间序列：frequency=12（一天12个2小时间隔点），start指定第1天的第6个观测点（对应11:00）
ts_booked <- ts(booked_res, frequency = 12, start = c(1, 6))

# 查看结果
print(ts_booked)

运行后你会得到结构正确的时间序列，每个数据点的位置对应它在一天中的2小时区间位置。

额外说明 #

如果后续你的数据扩展到覆盖全天所有2小时间隔的时间点（比如补充0:00、2:00等时段的数据），这个frequency=12的设置依然完全适用，不需要调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JWick