我有一个动物园对象,它由一个带时间戳(到第二个)的时间序列组成。时间序列是不规则的,因为值之间的时间间隔不是有规律的间隔。
我想将不规则间隔的时间序列对象转换为规则间隔的对象,其中值之间的时间间隔是常数 - 比如15分钟,并且是“真实世界”时钟时间。
一些示例数据可能有助于进一步说明
# Sample data
2011-05-05 09:30:04 101.32
2011-05-05 09:30:14 100.09
2011-05-05 09:30:19 99.89
2011-05-05 09:30:35 89.66
2011-05-05 09:30:45 95.16
2011-05-05 09:31:12 100.28
2011-05-05 09:31:50 100.28
2011-05-05 09:32:10 98.28
我想在每个指定的时间段(例如30秒时间段)聚合它们(使用我的自定义函数),使输出看起来像下面的表格。
关键是我希望从第一次观察时间开始,每30秒按时钟时间聚合30秒。当然,第一次存储桶将是我第一次在其中记录观察(即行)的数据。
2011-05-05 09:30:00 101.32
2011-05-05 09:30:30 89.66
2011-05-05 09:31:00 100.28
在给出的示例中,我的自定义聚合函数只返回“选定行”的“集合”中的第一个值进行聚合。
答案 0 :(得分:5)
读入数据,然后按分钟汇总:
Lines <- "2011-05-05 09:30:04 101.32
2011-05-05 09:30:14 100.09
2011-05-05 09:30:19 99.89
2011-05-05 09:30:35 89.66
2011-05-05 09:30:45 95.16
2011-05-05 09:31:12 100.28
2011-05-05 09:31:50 100.28
2011-05-05 09:32:10 98.28"
library(zoo)
library(chron)
toChron <- function(d, t) as.chron(paste(d, t))
z <- read.zoo(text = Lines, index = 1:2, FUN = toChron)
aggregate(z, trunc(time(z), "00:01:00"), mean)
结果是:
(05/05/11 09:30:00) (05/05/11 09:31:00) (05/05/11 09:32:00)
97.224 100.280 98.280
答案 1 :(得分:2)
我希望我们可以假设这是在动物园或xts对象中。如果是这样,那么试试这个:
# First get a start for a set of intervals, need to use your tz
beg<- as.POSIXct( format(index(dat[1,]), "%Y-%m-%d %H:%M", tz="EST5EDT"))
# Then create a sequence of 30 second intervals
tseq <- beg+seq(0,4*30, by=30)
# Then this will creat a vector than you can use for your aggregation fun
findInterval(index(dat), tseq)
#[1] 1 1 1 2 2 3 4 5
# To find the first row in a subset of rows from tapply, try "[" with 1
tapply(dat, findInterval(index(dat), tseq), "[", 1)
# 1 2 3 4 5
#101.32 89.66 100.28 100.28 98.28
答案 2 :(得分:1)
我只是截断你的间隔时间,所以假设t
是时间(如果不是则使用as.POSIXct
)
bucket = t - as.numeric(t) %% 30
然后您可以汇总bucket
,例如aggregate(value, list(bucket), sum)
(我不使用zoo
所以这是纯粹的R)
答案 3 :(得分:0)
您应该查看align.time
中的xts
。它与你想要达到的目标非常接近。
my.data <- read.table(text="date,x
2011-05-05 09:30:04,101.32
2011-05-05 09:30:14,100.09
2011-05-05 09:30:19,99.89
2011-05-05 09:30:35,89.66
2011-05-05 09:30:45,95.16
2011-05-05 09:31:12,100.28
2011-05-05 09:31:50,100.28
2011-05-05 09:32:10,98.28", header=TRUE, as.is=TRUE,sep = ",")
my.data <- xts(my.data[,2],as.POSIXlt(my.data[,1],format="%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
library(xts)
res <-align.time(my.data,30)
res[!duplicated(index(res)),]
[,1]
2011-05-05 09:30:30 101.32
2011-05-05 09:31:00 89.66
2011-05-05 09:31:30 100.28
2011-05-05 09:32:00 100.28
2011-05-05 09:32:30 98.28
如果使解释更清晰,你可以将时间序列滞后30秒。