Question

我有一个4n乘m矩阵（一年7.5分钟的总和）。我想将这些转换为30分钟的总和，例如将70080 x 1转换为17520矩阵。

执行此操作的计算效率最高的方法是什么？

更多细节：这是一个例子（缩短为一天而不是一年）

library(lubridate)
start.date <- ymd_hms("2009-01-01 00:00:00")
n.seconds    <- 192 # one day in seconds
time <- start.date + c(seq(n.seconds) - 1) * seconds(450)

test.data <- data.frame(time = time, 
                        observation = sin(1:n.seconds / n.seconds * pi))

R版本：2.13;平台：x86_64-pc-linux-gnu（64位）

Answer 1

colSums(matrix(test.data$observation, nrow=4))

Answer 2

我会做出一系列疯狂的假设，因为你的问题很模糊。

我假设您的数据是一个每7.5分钟观察一次的矩阵，并且没有空间索引。因此，100行可能如下所示：

data <- matrix(rnorm(400), ncol=4)

并且您想要总计4行的块。

有很多方法可以做到这一点，但第一个跳到我脑海中的是创建索引，然后执行“group by”和sum的R版本。

示例索引可能是这样的：

index <- rep(1:25, 4)
index <- index[order(index)]

现在我们有一个与数据长度相同的索引，您可以使用aggregate()来总结：

aggregate(x=data, by = list(index), FUN=sum)

编辑：

上述方法的精神仍然有效。但是，如果您对时间序列数据做了很多工作，您应该了解xts包。这是一个xts示例：

require(xts)
test.xts <- xts(test.data$observation, order.by=test.data$time)
period.apply(test.xts, endpoints(test.xts,"minutes", 30), sum)

Answer 3

sapply(split(test.data$observation, rep(1:(192/4), each=4)), sum)

如何得到R中矩阵的每四行的总和

3 个答案: