the data i have is separated by three days each, i have successfully converted the dates so that i can convert it to an xts format but most forecast functions are unavailable on it, hence i need to convert to a time series.
> my.dates <- as.Date(my[,1])
> Be<- xts(my[,-1], order.by=my.dates)
> Be
output:
Bangalore.East Bangalore.West Bangalore.South RR.nagar Bommanhalli
2020-05-11 6 37 5 0 36
2020-05-14 6 42 5 1 35
2020-05-17 31 38 4 1 22
2020-05-20 47 41 4 1 25
2020-05-23 46 46 5 1 21
2020-05-26 46 37 4 1 20
2020-05-29 39 30 4 0 23
2020-06-02 29 28 6 0 15
2020-06-05 23 23 5 0 10
2020-06-08 16 24 8 0 14
2020-06-11 39 39 36 0 20
2020-06-14 48 43 44 0 27
2020-06-17 67 39 80 4 33
2020-06-20 68 39 97 11 41
2020-06-23 93 94 154 33 68
2020-06-26 262 186 327 64 101
2020-06-29 428 371 663 128 186
2020-07-02 1420 1220 1823 391 507
2020-07-05 1694 1650 2313 322 630
2020-07-08 1932 1962 2703 769 607
Mahadevapura Yehlanka Dasarhalli Rest.of.Bangalore.Urban
2020-05-11 1 1 0 1
2020-05-14 1 1 0 1
2020-05-17 1 1 0 1
2020-05-20 2 1 0 1
2020-05-23 4 2 0 1
2020-05-26 6 2 0 1
2020-05-29 8 2 0 1
2020-06-02 8 1 1 3
2020-06-05 8 2 1 1
2020-06-08 10 4 3 3
2020-06-11 14 5 5 4
2020-06-14 13 7 5 13
2020-06-17 21 11 5 14
2020-06-20 26 15 9 9
2020-06-23 39 21 9 9
2020-06-26 62 27 14 42
2020-06-29 113 47 26 97
2020-07-02 364 225 60 155
2020-07-05 499 310 65 258
2020-07-08 566 362 126 570
Outside.Bangalore.Urban
2020-05-11 1
2020-05-14 1
2020-05-17 1
2020-05-20 2
2020-05-23 1
2020-05-26 1
2020-05-29 1
2020-06-02 1
2020-06-05 4
2020-06-08 6
2020-06-11 12
2020-06-14 15
2020-06-17 12
2020-06-20 22
2020-06-23 42
2020-06-26 47
2020-06-29 76
2020-07-02 310
2020-07-05 344
2020-07-08 403
i need to convert this to a timeseries so i can forecast upto 9 days.