Question

我有一个包含三列的数据集（数据表）：

日期
时间
价

数据集是一分钟的间隔，我需要将其转换为十五分钟的间隔。要做到这一点，我想要每15行的平均价格。我需要在一个新的数据帧中（比原始行少15倍），所以我可以将其复制/粘贴到已有15分钟间隔的另一个数据集中。

我尝试使用以下代码获取每15行的平均值来创建一个新列表：

means.price <- dt.Energy.prices[, mean(dt.Energy.prices$Lowest_price_downward), by= 
     (seq(nrow(dt.Energy.prices)) - 1) %/% 15]

我得到一个新的数据集，其中所有均值都是NA。 Means.price有大约70.000 obs。原来有大约105万。它的目的是创建一个原始数据的1/15，但手段仍然缺失。

有时列价格为NA。因此有时候所有15个都是NA，但有时5行有一个值，其他10个有NA。如果它是15，我的输出平均值是NA，但是当有一些值已知时，我希望有一种方法来平均已知值。

Answer 1

在避免转换为时间序列时执行此操作的一种简单方法（尽管这可能有助于进一步处理此数据）是我们na.rm = TRUE致电mean()。

以下是一个如何运作的示例：

> mean(c(2, 0, 0, 0))
[1] 0.5
> mean(c(2, 0, 0, NA))
[1] NA
> mean(c(2, 0, 0, NA), na.rm = TRUE)
[1] 0.6666667

从你的代码来看，还不是很清楚Lowest_price_downward是什么，但从你描述它的方式来看，这可能有所帮助。

means.price <- dt.Energy.prices[, mean(dt.Energy.prices$Lowest_price_downward,
                                       na.rm = TRUE),
                                  by = (seq(nrow(dt.Energy.prices)) - 1) %/% 15]`

每15行平均一列

1 个答案: