如何在连续几天的固定时间之间，数月的数据中对数据进行子集化

Question

我有以下表格的数据：

DateTime          |     Var1
11/01/2016 06:01  |       0 
11/01/2016 06:02  |    0.70 
...
...
11/01/2016 23:59  |   35.08
11/02/2016 00:01  |   33.29
...
11/02/2016 06:00  |   24.62
...
11/30/2016 23:59  |   42.08
12/01/2016 00:01  |   39.79
....

我有~5个月的数据。我必须将数据从1天的上午6点到第二天的上午6点之前进行子集化。一旦掌握了日期，我可以使用以下代码对数据进行子集化，但是如何从输入数据中自动获取所有连续日期？

Date1 <- as.integer(as.POSIXct(Date1)) 
Date2 <- as.integer(as.POSIXct(Date2))
subset <- subset(data, as.integer(as.POSIXct(data$txtime)) >= Date1 & as.integer(as.POSIXct(data$txtime)) < Date2)

现在，我可以使用以下代码来获取一个月内的连续日期，但这不适用于该月的最后一天，其中要进行子集化的部分数据是在下一个的第一天月。所以我不能在11月30日上午6点到12月1日上午5点59分之间自动完成。此外，代码不是完全自动化的，因为天数（在循环中使用）在几个月内变化。

for (dateofmonth in c(1:29)) {
Date1 <- paste("2016-11-", dateofmonth, ' 06:00:00', sep = '')
Date2 <- paste("2016-11-", (dateofmonth+1), ' 06:00:00', sep = '')
}

可能有一种更简单的方法可以做到这一点，但我无法弄明白。请建议。

Answer 1

试试这个：

$ gcloud docker -- --version
Docker version 1.12.3, build 6b644ec

这会将您的时间向后移动6小时，然后按日期拆分数据。因此，每个子数据帧将包含从该日期的上午6:00到第二天的上午5:59的时间。