计算R中的平均值，标准差和替换值

Question

我有上述数据框，日期和时间以及相应的信号值。

1. 我需要用0
替换所有正值
2. 替换for every 60 seconds后，我需要计算mean和Std dev，并将该值替换为偏差很大的均值。

例如，对于前60秒，如果2017-08-23 07:49:58的值偏离SD更多，则应将其替换为均值。这意味着“59”应该用卑鄙

代替

     date-time             RSSI
    2017-08-23 07:49:38    -68
    2017-08-23 07:49:48    -69
    2017-08-23 07:49:58    -59
    2017-08-23 07:50:08    -65
    2017-08-23 07:50:18     127
    2017-08-23 07:50:28    -74
    2017-08-23 07:50:38     127
    2017-08-23 07:50:48    -74
    2017-08-23 07:50:58     127
    2017-08-23 07:51:08    -74
    2017-08-23 07:51:18    -65
    2017-08-23 07:51:28     127
    2017-08-23 07:51:38    -59
    2017-08-23 07:51:48    -62
    2017-08-23 07:51:58    -57

预期产出：

输出1：

  date-time              RSSI
  2017-08-23 07:49:38   -68
  2017-08-23 07:49:48   -69
  2017-08-23 07:49:58   -59
  2017-08-23 07:50:08   -65
  2017-08-23 07:50:18    0

输出2：

  date-time              RSSI
  2017-08-23 07:49:38   -68
  2017-08-23 07:49:48   -69
  2017-08-23 07:49:58   **-62**
  2017-08-23 07:50:08   -65
  2017-08-23 07:50:18   **-62**

此处-62 is mean and its replaced

Answer 1

不要在R中使用for循环。尝试并使用向量解决方案，如果你需要性能，通常包data.table就是你想要的。

df$param <- gsub("pred", "Predicted", df$param)
df$param <- gsub("_", " ", df$param)
df$param <- gsub("moves", "Moves", df$param)

您想要的解决方案应该与此类似。 使用data.table读取csv最适合函数fread。