kperf_dfa
是我的矩阵,上个月有五种不同的表现。它看起来像这样:
> kperf_dfa[150:160,]
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
2016-01-29 17:45:00 0.0003693252 0.0003693252 0.0003693252 -7.952367e-05 -7.952367e-05
2016-01-29 17:50:00 0.0003693252 0.0003693252 0.0003693252 -7.952367e-05 -7.952367e-05
2016-01-29 17:55:00 0.0003693252 0.0003693252 0.0003693252 -7.952367e-05 -7.952367e-05
2016-01-29 18:00:00 0.0004134665 0.0004134665 0.0004134665 -3.538234e-05 -3.538234e-05
2016-01-29 18:05:00 0.0004134665 0.0004134665 0.0004134665 -3.538234e-05 -3.538234e-05
2016-01-29 18:10:00 0.0004134665 0.0004134665 0.0004134665 -3.538234e-05 -3.538234e-05
2016-01-29 18:15:00 0.0004134665 0.0004134665 0.0004134665 -3.538234e-05 -3.538234e-05
2016-01-29 18:20:00 0.0004134665 0.0004134665 0.0004134665 -3.538234e-05 -3.538234e-05
2016-01-29 18:25:00 0.0004134665 0.0004134665 0.0004134665 -3.538234e-05 -3.538234e-05
2016-01-29 18:30:00 0.0004134665 0.0004134665 0.0004134665 -3.538234e-05 -3.538234e-05
2016-01-29 18:35:00 0.0004134665 0.0004134665 0.0004134665 -3.538234e-05 -3.538234e-05
我已经知道如何识别工作日。用:
as.matrix(kperf_dfa[.indexwday(kperf_dfa) == 5])
例如,我可以获得所有星期五。
现在我想要获得所有星期五的第二天。 任何想法如何得到这个?谢谢你们。
答案 0 :(得分:0)
我会尝试使用_wday和_mday子句进行逻辑测试:
as.matrix(kperf_dfa[.indexwday(kperf_dfa) == 5 & .indexmday %in% 8:14])