10分の時系列の時系列の平均を取得する

Question

私は10の列を持つデータフレームを持っています。最初の列はPOSIXIt形式の日付に属し、日付と時刻も含まれます。最後の9列は変数に属します。データは以下で見ることができます。

str(combined) 
     'data.frame': 60118 obs. of 10 variables: 
    $ date: POSIXlt, format: "2014-02-19 23:50:00" "2014-02-20 00:00:00" "2014-02-20 00:10:00" "2014-02-20 00:20:00" ... 
    $ t1 : num 3895 3742 3900 3893 3900 ... 
    $ t2 : num 3900 3829 3900 3900 3900 ... 
    $ t3 : num 3900 3823 3900 3900 3900 ... 
    $ t4 : num 3900 3838 3900 3900 3900 ... 
    $ t5 : num 3888 3665 3899 3875 3900 ... 
    $ t6 : num 3894 3732 3900 3892 3900 ... 
    $ t7 : num 3900 3833 3900 3900 3900 ... 
    $ t8 : num 3865 3600 3898 3857 3900 ... 
    $ t9 : num 3785 3400 3876 3769 3888 ... 

head(dput(combined)) 
        date  t1  t2  t3  t4  t5  t6  t7  t8  t9 
    1 2014-02-19 23:50:00 3895.3 3900.0 3900.0 3900.0 3887.7 3893.7 3900.0 3864.9 3785.4 
    2 2014-02-20 00:00:00 3742.4 3829.3 3823.0 3838.5 3664.6 3731.7 3833.4 3600.5 3400.1 
    3 2014-02-20 00:10:00 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3899.4 3900.0 3900.0 3897.6 3876.3 
    4 2014-02-20 00:20:00 3892.7 3900.0 3899.6 3900.0 3875.0 3892.5 3900.0 3857.3 3769.3 
    5 2014-02-20 00:30:00 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3899.8 3887.7 
    6 2014-02-20 00:40:00 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 

上記のように期間は10分です。私はちょうど毎時平均を取得するための平均10分のデータを取って、私は以下のコマンドを使用しています。

hourly = aggregate(cbind(t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8,t9)~hour(date)+day(date), FUN=mean, na.rm=TRUE, data=combined) 

しかし、結果の平均値は、理想的には真ではありません。下記の1時間ごとのデータフレームを見ることができます。

 hour(date) day(date)  t1  t2  t3  t4  t5  t6  t7  t8  t9 
    1   0   1 1268.661 1366.227 1332.414 1430.629 1312.232 1321.931 1365.395 1310.339 1268.267 
    2   1   1 1362.630 1477.823 1425.480 1540.456 1411.321 1434.990 1491.545 1447.811 1391.001 
    3   2   1 1267.275 1383.586 1349.843 1440.108 1321.554 1353.461 1416.698 1351.580 1294.068 
    4   3   1 1107.732 1231.535 1226.436 1294.794 1172.119 1253.421 1349.420 1245.668 1191.140 
    5   4   1 1069.490 1207.657 1206.873 1271.574 1163.368 1248.183 1330.854 1231.273 1182.910 
    6   5   1 1229.902 1340.989 1345.615 1400.487 1300.392 1382.335 1497.015 1324.315 1347.073 

さらに、これらのデータがどの日付に属するかは特定されていない。結果として、時間と日付の列を一緒にしたいだけです。

ご協力いただければ幸いです！

ありがとうございます。

Answer 1

との迅速なソリューションです。

hourly= aggregate(list(turbine=combined[2:10]),by=list(date=cut(as.POSIXct(combined$date),"hour")),mean) 

ありがとうございました。

Answer 2

data.tableを試す可能性があります。

require("data.table") 
r1<-read.table(text="      date  time t1  t2  t3  t4  t5  t6  t7  t8  t9 
    1 2014-02-19 23:50:00 3895.3 3900.0 3900.0 3900.0 3887.7 3893.7 3900.0 3864.9 3785.4 
      2 2014-02-20 00:00:00 3742.4 3829.3 3823.0 3838.5 3664.6 3731.7 3833.4 3600.5 3400.1 
      3 2014-02-20 00:10:00 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3899.4 3900.0 3900.0 3897.6 3876.3 
      4 2014-02-20 00:20:00 3892.7 3900.0 3899.6 3900.0 3875.0 3892.5 3900.0 3857.3 3769.3 
      5 2014-02-20 00:30:00 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3899.8 3887.7 
      6 2014-02-20 00:40:00 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0 3900.0",header=T,row.names=1) 
r1[,1]<-as.POSIXct(strptime(r1[,1], "%Y-%m-%d")) 
r1[,2]<-hour(as.POSIXct(strptime(r1[,2], "%H:%M:%S"))) 
setDT(r1) 
r1[, lapply(.SD, mean), by=.(date,time)] 

     date time  t1  t2  t3  t4  t5  t6 
1: 2014-02-19 23 3895.30 3900.00 3900.00 3900.0 3887.7 3893.70 
2: 2014-02-20 0 3867.02 3885.86 3884.52 3887.7 3847.8 3864.84 
     t7  t8  t9 
1: 3900.00 3864.90 3785.40 
2: 3886.68 3831.04 3766.68 

Answer 3

ここで私は、このコマンドを使用して、私の必要性を持っているdplyrとlubridate::floor_date()

library(dplyr) 
library(lubridate) 

r1 %>% 
group_by(floor_date(date, "hour")) %>% 
summarize_if(is.double, mean) 

# A tibble: 2 x 10 
    `floor_date(as.POSIXct(date), "hour")`  t1  t2  t3  t4  t5  t6  t7  t8  t9 
            <dttm> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 
1     2014-02-19 23:00:00 3895.30 3900.00 3900.00 3900.0 3887.7 3893.70 3900.00 3864.90 3785.40 
2     2014-02-20 00:00:00 3867.02 3885.86 3884.52 3887.7 3847.8 3864.84 3886.68 3831.04 3766.68