Question

我获得了10小时长度的数据集（36.000个时间点，1秒= 1个时间点）。对于我的进一步分析，我应该使用10分钟的平均数据，这将等于600个时间点。所以我理解这一点，我必须采取前600个时间点的平均值，这是我的新时间点，然后是下一个600时间点，依此类推？这意味着我最终会得到一个长度为60的时间序列。

我如何用R做到这一点？我想

xF<-filter(x, 600, sides = 2)

将是必需的函数，但它只是更改y轴上的值。

Answer 1

如果订购了数据集，则只需创建分组变量并使用tapply：

# simulate data
x <- rnorm(36000)
# create a group variable
group <- factor(rep(1:(36000/600),each=600))
# compute mean for each slice of 600 data point
mean_by_10min <- tapply(x,group,mean)

Answer 2

没有您的数据很难帮助您但是，该命令看起来很可能像

    Status: 502
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您需要将aggregate(iris$Petal.Length,by=list(iris$Petal.Width%/%0.5),mean)替换为您的值，iris$Petal.Length替换时间戳，iris$Petal.Width替换为0.5

在我理解您的问题时，过滤不会汇总您的数据，因此，您最终会获得尽可能多的时间点。

R中的时间平均数据

2 个答案: