Question

我正在尝试从CSV文件中获取数据：

datetime,bytes
2014-10-24T10:38:49.453565,52594
2014-10-24T10:38:49.554342,86594
2014-10-24T10:38:49.655055,196754
2014-10-24T10:38:49.755772,272914
2014-10-24T10:38:49.856477,373554
2014-10-24T10:38:49.957182,544914
2014-10-24T10:38:50.057873,952914
2014-10-24T10:38:50.158559,1245314
2014-10-24T10:38:50.259264,1743074

并计算字节值的变化率（表示到目前为止下载到文件中的字节数），以准确反映我拍摄样本时的详细时间数据（大约应该是每1个） / 10秒，虽然由于各种原因，我希望这是不完美的。）

例如，在上面的采样中，第二行得到（86594-52594 =）34000个额外字节，在第一行中，在（.554342-.453565 =）。100777秒，因此产生（34000 / 0.100777 =）337,378字节/秒。

第二个例子是最后一行与其前任相比得到（1743074-1245314 =）497760字节（.259264-.158559 =）。100705秒，因此产生（497760 / .100705 =）4,942,753字节/秒

我希望随着时间的推移获得这些费率的图表，我对R来说相当新，并且不太清楚如何得到我想要的。

我发现了一些相关的问题似乎可能让我接近：

但是他们似乎都没有让我在那里......当我尝试使用strptime时，我似乎失去了精确度（即使使用%OS）;另外，我只是不确定如何将其绘制为一系列与时间戳相关联的增量...以及那个答案中的内容（第二个链接，AAPL股票增量图的答案）关于{{1} }和diff(...)在概念层面对我有意义，但不够深入，以至于我理解如何在这种情况下应用它。

我想我可能已经接近了，但很想看到别人想出的东西。我有什么选择呢？任何可以显示滚动平均值（超过，比如说，秒或5秒），和/或使用漂亮的SI单位（KB / s，MB / s等）的东西？

编辑：

我认为我可能非常接近（甚至可以回答基本问题）：

-nrow(...)

它并不是非常漂亮（特别是y轴标签，以及使用更长的数据文件，它全都塞满尖峰）的事实，但它并没有获得亚秒精度，这可能实际上是正常的对于更大的问题（在更大的图中，你无法分辨，而上面的示例数据，你真的可以），但仍然不是我希望的...所以，输入仍然欢迎。

Answer 1

可能的解决方案：

# reading the data
df <- read.table(text="datetime,bytes
2014-10-24T10:38:49.453565,52594
2014-10-24T10:38:49.554342,86594
2014-10-24T10:38:49.655055,196754
2014-10-24T10:38:49.755772,272914
2014-10-24T10:38:49.856477,373554
2014-10-24T10:38:49.957182,544914
2014-10-24T10:38:50.057873,952914
2014-10-24T10:38:50.158559,1245314
2014-10-24T10:38:50.259264,1743074", header=TRUE, sep=",")

# formatting & preparing the data
df$bytes <- as.numeric(df$bytes)
df$datetime <- gsub("T"," ",df$datetime)
df$datetime <- strptime(df$datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%OS")
df$sec <- as.numeric(format(df$datetime, "%OS6"))

# calculating the change in bytes per second 
df$difftime <- c(NA,diff(df$sec))
df$diffbytes <- c(NA,diff(df$bytes))
df$bytespersec <- df$diffbytes / df$difftime

# creating the plot
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=sec,y=bytespersec/1000000)) +
  geom_line() +
  geom_point() +
  labs(title="Change in bytes\n", x="\nWhen", y="MB/s\n") +
  theme_bw()

给出：

enter image description here

如何用毫秒精度数据计算R中的数据速率？

1 个答案: