Mutate_impl中的错误(.data，dots)：计算错误:类日期的索引只允许年、季度、月、周和日周期

Question

我使用Anomalize包来检测异常，但即使我将Date定义为索引，也会得到所述的错误：

样本代码：

x <- as.data.frame(data %>%
  group_by(date,acc_id) %>%
  summarise(count = as.numeric(n_distinct(d_id))) %>%
  ungroup())

x$acc_id <- as.character(x$acc_id)

x <- x %>% 
  tibbletime::as_tbl_time(index = date)


x %>%
  time_decompose(count, method = "twitter", trend = "2 months") %>%
  anomalize(remainder, method = "gesd") %>%
  time_recompose() %>%
  plot_anomalies(time_recomposed = TRUE)

错误：

Mutate_impl中的错误(.data，dots)：评估错误:类日期的索引只允许年、季度、月、周和日周期。

dput(head(x))

structure(list(date = structure(c(17532, 17532, 17532,  17532, 17532, 17532), class = "Date"), acc_id = c("a44444",  "gg555", "0195459b-5809-4b54-89b5-1a4376c9f126",  "ggg6546", "hhjh77",  "hhjh68777"), count = c(3, 1, 1, 1,  1, 1)), .Names = c("date", "acc_id", "count"), row.names = c(NA, 
-6L), class = c("tbl_time", "tbl_df", "tbl", "data.frame"), index_quo = ~date, index_time_zone = "UTC")

我的目标是按日期和其他一些因素分组，而不是只考虑日期。

Answer 1

我也有过同样的问题。帮助我正确定义您的日期格式：

library(tibbletime)
x <- as_tbl_time(x, index = date)

x %>% 
  as_period("daily")

Answer 2

从帮助中：

频率控制季节调整(去除季节性)。输入既可以是“自动”，也可以是基于时间的定义(例如"2周“)，也可以是每频率观察的数字数(例如10)。请参阅time_frequency()。 趋势控制stl的趋势分量，趋势控制低平滑器的灵敏度，后者用于删除剩余部分。对于twitter，趋势控制中间值的周期宽度，用于删除趋势并将剩余的趋势中心化。

我想你交换了：

x %>%
  time_decompose(count, method = "twitter", frequency* = "2 months") %>%
  anomalize(remainder, method = "gesd") %>%
  time_recompose() %>%
  plot_anomalies(time_recomposed = TRUE)

但是很难判断是否还有其他问题，因为数据还不够

Answer 3

在这条管道上缺少了一个"group_by“。这个错误也出现在失范包的例子中。添加错误后，错误就消失了。这样做是有效的：

x %>%
  group_by(acc_id) %>%
  time_decompose(count, method = "twitter", trend = "2 months") %>%
  anomalize(remainder, method = "gesd") %>%
  time_recompose() %>%
  plot_anomalies(time_recomposed = TRUE)