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csvファイルに不規則な時系列（DateTimeとRainfallValueを含む）がありますC:\SampleData.csv：


DateTime,RainInches
1/6/2000 11:59,0
1/6/2000 23:59,0.01
1/7/2000 11:59,0
1/13/2000 23:59,0
1/14/2000 0:00,0
1/14/2000 23:59,0
4/14/2000 3:07,0.01
4/14/2000 3:12,0.03
4/14/2000 3:19,0.01
12/31/2001 22:44,0
12/31/2001 22:59,0.07
12/31/2001 23:14,0
12/31/2001 23:29,0
12/31/2001 23:44,0.01
12/31/2001 23:59,0.01

注：不規則な時間ステップは、1分、15分、1時間などです。また、目的の15分間隔で複数の観測が行われる場合もあります。

2000-01-01から2001-12-31までの通常の15分の時系列を作成しようとしています。これは次のようになります。


2000-01-01 00:15:00 0.00
2000-01-01 00:30:00 0.00
2000-01-01 00:45:00 0.00
...
2001-12-31 23:30:00 0.01
2001-12-31 23:45:00 0.01

注：時系列は15分間隔で規則的であり、欠落しているデータを0で埋めます。15分間隔に複数のデータポイントがある場合、それらは合計されます。

これが私のコードです：


library(zoo)
library(xts)

filename = "C:\\SampleData.csv"
ReadData <- read.zoo(filename, format = "%m/%d/%Y %H:%M", sep=",", tz="UTC", header=TRUE) # read .csv as a ZOO object
RawData <- aggregate(ReadData, index(ReadData), sum) # Merge duplicate time stamps and SUM the corresponding data (CAUTION)
RawDataSeries <- as.xts(RawData,order.by =index(RawData)) #convert to an XTS object

RegularTimes <- seq(as.POSIXct("2000-01-01 00:00:00", tz = "UTC"), as.POSIXct("2001-12-31 23:45:00", tz = "UTC"), by = 60*15)
BlankTimeSeries <- xts((rep(0,length(RegularTimes))),order.by = RegularTimes)

MergedTimeSeries <- merge(RawDataSeries,BlankTimeSeries)
TS_sum15min <- period.apply(MergedTimeSeries,endpoints(MergedTimeSeries, "minutes", 15), sum, na.rm = TRUE )

TS_align15min <- align.time( TS_sum15min [endpoints(TS_sum15min , "minutes", 15)], n=60*15)

問題：出力時系列TS_align15min：（a）タイムスタンプの繰り返しブロックがあります（b）1999年から（不思議なことに）次のように開始します： 

1999-12-31 19:15:00    0
1999-12-31 19:30:00    0
1999-12-31 19:45:00    0
1999-12-31 20:00:00    0
1999-12-31 20:15:00    0
1999-12-31 20:30:00    0

私は何が間違っているのですか？

どんな方向にもありがとう！

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2 に答える 2

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xtsはzooを拡張し、zooのビネットとドキュメントには、このための広範な例があります。
これが実際の例です。私は過去にそれをよりエレガントに行ったと思いますが、これが私が今思いついているすべてです：

R> twohours <- ISOdatetime(2012,05,02,9,0,0) + seq(0:7)*15*60
R> twohours
[1] "2012-05-02 09:15:00 GMT" "2012-05-02 09:30:00 GMT" 
[3] "2012-05-02 09:45:00 GMT" "2012-05-02 10:00:00 GMT" 
[5] "2012-05-02 10:15:00 GMT" "2012-05-02 10:30:00 GMT" 
[7] "2012-05-02 10:45:00 GMT" "2012-05-02 11:00:00 GMT"
R> set.seed(42)
R> observation <- xts(1:10, order.by=twohours[1]+cumsum(runif(10)*60*10))
R> observation
                           [,1]
2012-05-02 09:24:08.883625    1
2012-05-02 09:33:31.128874    2
2012-05-02 09:36:22.812594    3
2012-05-02 09:44:41.081170    4
2012-05-02 09:51:06.128481    5
2012-05-02 09:56:17.586051    6
2012-05-02 10:03:39.539040    7
2012-05-02 10:05:00.338998    8
2012-05-02 10:11:34.534372    9
2012-05-02 10:18:37.573243   10

2時間のタイムグリッド、およびいくつかのランダムな観測により、一部のセルが空になり、一部がいっぱいになります。

R> to.minutes15(observation)[,4]
                           observation.Close
2012-05-02 09:24:08.883625                 1
2012-05-02 09:44:41.081170                 4
2012-05-02 09:56:17.586051                 6
2012-05-02 10:11:34.534372                 9
2012-05-02 10:18:37.573243                10

これは15分のグリッド集計ですが、タイムグリッドではありません。

R> twoh <- xts(rep(NA,8), order.by=twohours)
R> twoh
                    [,1]
2012-05-02 09:15:00   NA
2012-05-02 09:30:00   NA
2012-05-02 09:45:00   NA
2012-05-02 10:00:00   NA
2012-05-02 10:15:00   NA
2012-05-02 10:30:00   NA
2012-05-02 10:45:00   NA
2012-05-02 11:00:00   NA

R> merge(twoh, observation)
                           twoh observation
2012-05-02 09:15:00.000000   NA          NA
2012-05-02 09:24:08.883625   NA           1
2012-05-02 09:30:00.000000   NA          NA
2012-05-02 09:33:31.128874   NA           2
2012-05-02 09:36:22.812594   NA           3
2012-05-02 09:44:41.081170   NA           4
2012-05-02 09:45:00.000000   NA          NA
2012-05-02 09:51:06.128481   NA           5
2012-05-02 09:56:17.586051   NA           6
2012-05-02 10:00:00.000000   NA          NA
2012-05-02 10:03:39.539040   NA           7
2012-05-02 10:05:00.338998   NA           8
2012-05-02 10:11:34.534372   NA           9
2012-05-02 10:15:00.000000   NA          NA
2012-05-02 10:18:37.573243   NA          10
2012-05-02 10:30:00.000000   NA          NA
2012-05-02 10:45:00.000000   NA          NA
2012-05-02 11:00:00.000000   NA          NA

新しいxtsオブジェクト、およびマージされたオブジェクト。na.locf()次に、観測を進めるために使用します。

R> na.locf(merge(twoh, observation)[,2])
                           observation
2012-05-02 09:15:00.000000          NA
2012-05-02 09:24:08.883625           1
2012-05-02 09:30:00.000000           1
2012-05-02 09:33:31.128874           2
2012-05-02 09:36:22.812594           3
2012-05-02 09:44:41.081170           4
2012-05-02 09:45:00.000000           4
2012-05-02 09:51:06.128481           5
2012-05-02 09:56:17.586051           6
2012-05-02 10:00:00.000000           6
2012-05-02 10:03:39.539040           7
2012-05-02 10:05:00.338998           8
2012-05-02 10:11:34.534372           9
2012-05-02 10:15:00.000000           9
2012-05-02 10:18:37.573243          10
2012-05-02 10:30:00.000000          10
2012-05-02 10:45:00.000000          10
2012-05-02 11:00:00.000000          10

そして、タイムグリッドxtsの内部結合として再びマージできますtwoh：

R> merge(twoh, na.locf(merge(twoh, observation)[,2]), join="inner")[,2]
                    observation
2012-05-02 09:15:00          NA
2012-05-02 09:30:00           1
2012-05-02 09:45:00           4
2012-05-02 10:00:00           6
2012-05-02 10:15:00           9
2012-05-02 10:30:00          10
2012-05-02 10:45:00          10
2012-05-02 11:00:00          10
R>
于 2012-05-03T00:33:02.307 に答える
4

これがdata.tableソリューションです。これは、ローリング結合を使用して適切に実行できます。

library(data.table)
library(xts)

lu <- data.table(index=as.POSIXct("2012-05-02") + (0:7)*15*60)

observation <- xts(1:10,
                   order.by=lu[1,index +cumsum(runif(10)*60*10)])

observation.dt <- as.data.table(observation)
observation.dt[lu,on="index",roll=T]
于 2016-05-10T11:39:47.347 に答える