여러 시계열을 사용하여 데이터 프레임에서 tsclean을 수행하는 방법

Question

hts 패키지를 기반으로 예측을 만드는 중이지만 지금까지는 이상치와 누락 된 값에 대한 데이터를 정리해야합니다.

예상 패키지의 tsclean 기능을 사용하려고 생각했습니다. 내 데이터를 데이터 프레임에 여러 열 (시계열)로 저장하여 정리하고 싶습니다. 한 번만 세리가있을 때 작동 할 수있는 함수를 얻을 수 있지만 꽤 많은 일을하기 때문에 이것을 수행하는 현명한 방법을 찾고 있습니다. 나는이 오류 메시지가 얻을

SFA5 <- ts(SFA4, frequency=12, start=c(2012,1), end=c(2017,10)) 
ggt <- tsclean(SFA5[1:70, 1:94], replace.missing = TRUE) 

: 코드를 실행하는 경우

는

Error in na.interp(x, lambda = lambda) : The time series is not univariate. 

를 데이터는 여기에 있습니다 :

https://www.dropbox.com/s/dow2jpuv5unmtgd/Data1850.xlsx?dl=0 

내 질문은 : 내가 잘못 뭐하는 거지 또는 루프 시퀀스를 수행하는 유일한 솔루션입니다.

Answer 1

오류 메시지는 함수가 첫 번째 인수로만 단 변량 시계열을 사용함을 나타냅니다. 따라서 각 열에 tsclean을 적용해야합니다.

library(forecast) 
ggt <- sapply(X = SFA5[1:70, 1:94], FUN = tsclean)