グループ化された行の値を比較するR

Question

私は既にいくつかの統計を行っていますが、私は全く新しいです。
私はチェックしたいいくつかのセンサーの読みを持っています。これについては、各センサーの前と後の3分間の平均を比較したいと思います。私は道をグループ化してデータセットを結合することによりSQLであることがわかっている

time sensor reading mean 
... 
10:05  A  86.7 43.8 
10:05  B  87.6 51.36666667 
... 

：べきでは次のようになります10：05の結果を得るために

time sensor reading 
10:01  B  86.7 
10:01  A  87.6 
10:02  A  81.1 
10:02  B  32.1 
10:03  B  80.0 
10:03  A  20.8 
10:04  A  35.2 
10:04  B  10.0 
10:05  B  26.2 
10:05  A  59.0 
10:06  A  94.7 
10:06  B  6.8 
10:07  B  50.4 
10:07  A  5.0 
10:08  A  71.4 
10:08  B  83.5 
10:09  B  33.3 
10:09  A  82.5 

：
私のデータは次のようになります、フィルタリングされた後、それ自体が集約された形になります。しかし、私はここでSQLを避けようとしており、集約、サブセット、およびループの機能については触れていません。しかし、何も動作していないようです。

私は主題を尋ねましたが、間違った質問をしたり、答えが見つからなかったりします。それとも、問題は簡単なので、私は重要な教訓を見逃してしまった。

Answer 1

次の操作を試すことができます。私は基本R関数のみを使用しました。おそらく時々少し複雑になるかもしれませんが、あなたはいくつかの結果を得るでしょう。うまくいけば正しいもの。

# change to time format 
d$t <- as.POSIXct(d$time, format="%H:%M") 
# function to add or substract 3 minutes 
mns <- function(m) { 
    x <- m * 60 
    return(x) 
} 
# add columns with 3 minutes previous and after 
d$tp <- d$t - mns(3) 
d$ta <- d$t + mns(3) 

# split the data according the sensors 
d1 <- split(d, d$sensor) 

# get the results per sensors and an interval of 6 minutes (before and after) 
res <- lapply(d1, function(x){ 
    Mean=sapply(1:nrow(x), function(i, y){ 
    mean(y[ y$t[i] > y$tp & y$t[i] < y$ta, "reading"], na.rm = T) 
    }, x) 
    cbind.data.frame(time=x[, 1], Mean) 
}) 
# convert to data.frame 
do.call(cbind, res) 
    A.time A.Mean B.time B.Mean 
1 10:01 63.16667 10:01 66.26667 
2 10:02 56.17500 10:02 52.20000 
3 10:03 56.74000 10:03 47.00000 
4 10:04 58.16000 10:04 31.02000 
5 10:05 42.94000 10:05 34.68000 
6 10:06 53.06000 10:06 35.38000 
7 10:07 62.52000 10:07 40.04000 
8 10:08 63.40000 10:08 43.50000 
9 10:09 52.96667 10:09 55.73333