将txt文件转换为时间序列并进行趋势和小波分析

Question

我有很多.txt文件都具有相同的格式，一列用于日期（yyyy/mm/dd），另一列用于放电（数值从0.00到500.00 ）和两个coulmns，我不需要。

我期待导入这些数据的日期和排放值为'R'，可能将数据转换为时间序列，然后运行Mann-Kendall趋势测试和排放值的线性回归。

我有兴趣测试我的数据超过50年的全部记录趋势，但我想测试一年中的趋势。例如，我会在1月1日的1950年到2012年期间每年排放一次。我想测试1950年到2012年1月2日的排放量。如何将数据解析为数据一年52年，以便对一年中的每一天进行趋势测试？

如果我也有兴趣只关注日常年度排放的趋势，例如1960年到2000年，我怎么能这样做呢？

示例数据：

机构计日期放电
ECWRS 08NC004 1971年7月20日57.8
ECWRS 08NC004 1971年7月21日66
ECWRS 08NC004 1971年7月22日64.8
ECWRS 08NC004 1971/7月23日62.6
ECWRS 08NC004 1971年7月24日51.3
ECWRS 08NC004 1971年7月25日46.7
ECWRS 08NC004 1971年7月26日48.4
ECWRS 08NC004 1971/07/27 54.4
ECWRS 08NC004 1971年7月28日58
ECWRS 08NC004 1971年7月29日61.4
ECWRS 08NC004 1971年7月30日65.4
ECWRS 08NC004 1971年7月31日70.5
ECWRS 08NC004 1971/08/01 73.9
ECWRS 08NC004 1971年8月2日81.3
ECWRS 08NC004 1971年8月3日69.9
ECWRS 08NC004 1971年8月4日62
ECWRS 08NC004 1971年8月5日62.6
ECWRS 08NC004 1971/08/06 67.4
ECWRS 08NC004 1971/08/07 68.8

Answer 1

我不知道休息，但为了得到时间序列数据，你可以使用这种方法：

D<-read.table("C:/Users/UserName/Desktop/XXX.txt",header=TRUE) 
D<-D[,3:4] 
date <- as.Date(D$date) 
dc <- D[,2] 
plot(date,dc,type="l") 

我希望这有助于至少一点。