python - 将 pandas.TimeSeries 转换为 R.ts

Question

我有一些带有日期索引的 pandas TimeSeries:

import pandas as pd
import numpy as np
pandas_ts = pd.TimeSeries(np.random.randn(100),pd.date_range(start='2000-01-01', periods=100))

我需要将其转换为 R TS(如太阳黑子数据集)以使用我的 TS 调用一些 R 函数 (slt)，它仅适用于时间序列。但我发现在 pandas.rpy 和 rpy2 API 中只有 DataFrame 支持。还有其他方法吗？

如果没有这样的，我可以在 python 中将 TS 转换为 DataFrame，然后将其转换为 R DF 并将其转换为 R 中的 TS，但在最后一步我遇到了一些麻烦，因为我是 R 的新手。

在 R 中进行转换有任何想法或帮助吗？ =)

Answer 1

我不是 pandas 精通者，但是您可以将 pandas 时间序列保存到 csv 文件并从 R 中读取。

python :

## write data 
with open(PATH_CSV_FILE,"w") as file:
   pandas_ts.to_csv(file)
## read data
with open(PATH_CSV_FILE,"r") as file:
   pandas_ts.from_csv(file)

回复:

library(xts)
## to read data 
ts.xts <- read.zoo(PATH_CSV_FILE,index=0)
## to save data 
write.zoo(ts.xts,PATH_CSV_FILE)