0

こんにちは私は以下の例のように編成されたデータフレームを持っています。タイムスタンプ、グループ化変数、およびタイムスタンプごとに数値を持ついくつかの変数があります。

# dput of subset of data
structure(list(TIMESTAMP = structure(1:15, .Label = c("1/1/2012 11:00", 
"1/1/2012 12:00", "1/1/2012 13:00", "1/1/2012 14:00", "1/1/2012 15:00", 
"1/2/2012 11:00", "1/2/2012 12:00", "1/2/2012 13:00", "1/2/2012 14:00", 
"1/2/2012 15:00", "4/7/2012 11:00", "4/7/2012 12:00", "4/7/2012 13:00", 
"4/7/2012 14:00", "4/7/2012 15:00"), class = "factor"), P = c(992.4, 
992.4, 992.4, 992.4, 992.4, 992.4, 992.4, 992.4, 992.4, 992.4, 
239, 239, 239, 239, 239), WS = c(4.023, 3.576, 4.023, 6.259, 
4.47, 3.576, 3.576, 2.682, 4.023, 3.576, 2.682, 3.129, 2.682, 
2.235, 2.682), WD = c(212L, 200L, 215L, 213L, 204L, 304L, 276L, 
273L, 307L, 270L, 54L, 24L, 304L, 320L, 321L), AT = c(16.11, 
18.89, 20, 20, 19.44, 10.56, 11.11, 11.67, 12.22, 11.11, 17.22, 
18.33, 19.44, 20.56, 21.11), FT = c(17.22, 22.22, 22.78, 22.78, 
20, 11.11, 15.56, 17.22, 17.78, 15.56, 24.44, 25.56, 29.44, 30.56, 
29.44), H = c(50L, 38L, 38L, 39L, 48L, 24L, 19L, 18L, 16L, 18L, 
23L, 20L, 18L, 17L, 15L), B = c(1029L, 1027L, 1026L, 1024L, 1023L, 
1026L, 1025L, 1024L, 1023L, 1023L, 1034L, 1033L, 1032L, 1031L, 
1030L), FM = c(14.9, 14.4, 14, 13.7, 13.6, 13.1, 12.8, 12.3, 
12, 11.7, 12.8, 12, 11.4, 10.9, 10.4), GD = c(204L, 220L, 227L, 
222L, 216L, 338L, 311L, 326L, 310L, 273L, 62L, 13L, 312L, 272L, 
281L), MG = c(8.047, 9.835, 10.28, 13.41, 11.18, 9.388, 8.941, 
8.494, 9.835, 10.73, 6.706, 7.153, 8.047, 8.047, 7.6), SR = c(522L, 
603L, 604L, 526L, 248L, 569L, 653L, 671L, 616L, 487L, 972L, 1053L, 
1061L, 1002L, 865L), WS2 = c(2.235, 3.576, 4.47, 4.47, 5.364, 
4.023, 2.682, 3.576, 3.576, 4.023, 3.129, 3.129, 3.576, 2.682, 
3.129), WD2 = c(200L, 201L, 206L, 210L, 211L, 319L, 315L, 311L, 
302L, 290L, 49L, 39L, 15L, 348L, 329L)), .Names = c("TIMESTAMP", 
"P", "WS", "WD", "AT", "FT", "H", "B", "FM", "GD", "MG", "SR", 
"WS2", "WD2"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -15L))

私は、将来の操作のためにタイムスタンプを処理するための最良の方法を見つけようとしています。lubridate私は（例えばここで）について読みました、zooそしてPOSIXt。ただし、タイムスタンプの操作を容易にする（つまり、タイムスタンプを完全に理解していない可能性がある）ことに気付いていないr/timestampのトリックがあるかもしれないと感じています。

最終的には、ある範囲の日付または時刻のこれらすべての値の平均で構成される新しいデータフレームを作成するために何かをしたいと思います。たとえば、毎日12:00から16:00までの各変数の平均値。

これらの3つのパッケージの1つは、この種のタスクを実行するために他のパッケージよりも優れていますか？上で書いた平均化を行う可能性のある例または解決策を教えてください。または、これらは時間（たとえば、到着と出発の間の時間数、日数など）を把握するのに適していますか、それとも他のデータフレームタスク（平均化など）のタイムスタンプを操作するために使用できますか？

4

2 に答える 2

4

提供されたサンプルデータで回答を更新しています。この投稿の最後に、古い回答はそのまま保持されます。

まず、データフレームをxtsオブジェクトに変換する必要があります。

> data.xts <- as.xts(df[,2:14], as.POSIXct(strptime(df[,1], '%m/%d/%Y %H:%S')))
> data.xts
                        P    WS  WD    AT    FT  H    B   FM  GD     MG   SR   WS2 WD2
2012-01-01 11:00:00 992.4 4.023 212 16.11 17.22 50 1029 14.9 204  8.047  522 2.235 200
2012-01-01 12:00:00 992.4 3.576 200 18.89 22.22 38 1027 14.4 220  9.835  603 3.576 201
2012-01-01 13:00:00 992.4 4.023 215 20.00 22.78 38 1026 14.0 227 10.280  604 4.470 206
2012-01-01 14:00:00 992.4 6.259 213 20.00 22.78 39 1024 13.7 222 13.410  526 4.470 210
2012-01-01 15:00:00 992.4 4.470 204 19.44 20.00 48 1023 13.6 216 11.180  248 5.364 211
2012-01-02 11:00:00 992.4 3.576 304 10.56 11.11 24 1026 13.1 338  9.388  569 4.023 319
2012-01-02 12:00:00 992.4 3.576 276 11.11 15.56 19 1025 12.8 311  8.941  653 2.682 315
2012-01-02 13:00:00 992.4 2.682 273 11.67 17.22 18 1024 12.3 326  8.494  671 3.576 311
2012-01-02 14:00:00 992.4 4.023 307 12.22 17.78 16 1023 12.0 310  9.835  616 3.576 302
2012-01-02 15:00:00 992.4 3.576 270 11.11 15.56 18 1023 11.7 273 10.730  487 4.023 290
2012-04-07 11:00:00 239.0 2.682  54 17.22 24.44 23 1034 12.8  62  6.706  972 3.129  49
2012-04-07 12:00:00 239.0 3.129  24 18.33 25.56 20 1033 12.0  13  7.153 1053 3.129  39
2012-04-07 13:00:00 239.0 2.682 304 19.44 29.44 18 1032 11.4 312  8.047 1061 3.576  15
2012-04-07 14:00:00 239.0 2.235 320 20.56 30.56 17 1031 10.9 272  8.047 1002 2.682 348
2012-04-07 15:00:00 239.0 2.682 321 21.11 29.44 15 1030 10.4 281  7.600  865 3.129 329
> data.xts['T12:00:00/T16:00:00']
                        P    WS  WD    AT    FT  H    B   FM  GD     MG   SR   WS2 WD2
2012-01-01 12:00:00 992.4 3.576 200 18.89 22.22 38 1027 14.4 220  9.835  603 3.576 201
2012-01-01 13:00:00 992.4 4.023 215 20.00 22.78 38 1026 14.0 227 10.280  604 4.470 206
2012-01-01 14:00:00 992.4 6.259 213 20.00 22.78 39 1024 13.7 222 13.410  526 4.470 210
2012-01-01 15:00:00 992.4 4.470 204 19.44 20.00 48 1023 13.6 216 11.180  248 5.364 211
2012-01-02 12:00:00 992.4 3.576 276 11.11 15.56 19 1025 12.8 311  8.941  653 2.682 315
2012-01-02 13:00:00 992.4 2.682 273 11.67 17.22 18 1024 12.3 326  8.494  671 3.576 311
2012-01-02 14:00:00 992.4 4.023 307 12.22 17.78 16 1023 12.0 310  9.835  616 3.576 302
2012-01-02 15:00:00 992.4 3.576 270 11.11 15.56 18 1023 11.7 273 10.730  487 4.023 290
2012-04-07 12:00:00 239.0 3.129  24 18.33 25.56 20 1033 12.0  13  7.153 1053 3.129  39
2012-04-07 13:00:00 239.0 2.682 304 19.44 29.44 18 1032 11.4 312  8.047 1061 3.576  15
2012-04-07 14:00:00 239.0 2.235 320 20.56 30.56 17 1031 10.9 272  8.047 1002 2.682 348
2012-04-07 15:00:00 239.0 2.682 321 21.11 29.44 15 1030 10.4 281  7.600  865 3.129 329

period.applyこれで、以下の古い回答に示されているように使用できます。

古い答え

この目的のために「xts」パッケージを検討することができます。

私はあなたが求めたものの行であなたに簡単な例をあげます。

以下のような時系列がxts形式であるとします。

> head(EURUSD);tail(EURUSD)
                       Open    High     Low   Close
2009-05-01 00:10:00 1.32436 1.32600 1.32436 1.32587
2009-05-01 00:20:00 1.32589 1.32597 1.32430 1.32431
2009-05-01 00:30:00 1.32441 1.32543 1.32432 1.32479
2009-05-01 00:40:00 1.32484 1.32554 1.32482 1.32543
2009-05-01 00:50:00 1.32551 1.32610 1.32532 1.32538
2009-05-01 01:00:00 1.32538 1.32618 1.32462 1.32462
                       Open    High     Low   Close
2009-05-31 23:10:00 1.41175 1.41281 1.41129 1.41262
2009-05-31 23:20:00 1.41258 1.41259 1.41205 1.41215
2009-05-31 23:30:00 1.41206 1.41210 1.41128 1.41132
2009-05-31 23:40:00 1.41132 1.41147 1.41062 1.41093
2009-05-31 23:50:00 1.41102 1.41102 1.41032 1.41077
2009-06-01 00:00:00 1.41077 1.41099 1.41002 1.41052

次に、次のように時間インデックスでデータをフィルタリングできます

> EURUSDfiltered <- EURUSD['T12:00:00/T16:00:00']

> tail(EURUSDfiltered,60)
                       Open    High     Low   Close
2009-05-27 14:30:00 1.39063 1.39121 1.38873 1.39094
2009-05-27 14:40:00 1.39098 1.39120 1.38863 1.39075
2009-05-27 14:50:00 1.39079 1.39107 1.38935 1.39020
2009-05-27 15:00:00 1.39016 1.39343 1.38986 1.39286
2009-05-27 15:10:00 1.39286 1.39293 1.38711 1.38898
2009-05-27 15:20:00 1.38898 1.38961 1.38744 1.38824
2009-05-27 15:30:00 1.38824 1.39157 1.38814 1.39148
2009-05-27 15:40:00 1.39145 1.39281 1.39064 1.39248
2009-05-27 15:50:00 1.39245 1.39276 1.39123 1.39143
2009-05-27 16:00:00 1.39145 1.39251 1.39140 1.39231
2009-05-28 12:00:00 1.38708 1.38715 1.38524 1.38565
2009-05-28 12:10:00 1.38563 1.38633 1.38540 1.38594
2009-05-28 12:20:00 1.38596 1.38750 1.38528 1.38691
2009-05-28 12:30:00 1.38691 1.38754 1.38646 1.38710
2009-05-28 12:40:00 1.38721 1.38976 1.38668 1.38910
2009-05-28 12:50:00 1.38913 1.38962 1.38761 1.38775
2009-05-28 13:00:00 1.38777 1.38811 1.38629 1.38680
....
2009-05-28 15:30:00 1.39660 1.39691 1.39584 1.39643
2009-05-28 15:40:00 1.39646 1.39802 1.39616 1.39643
2009-05-28 15:50:00 1.39643 1.39704 1.39574 1.39668
2009-05-28 16:00:00 1.39666 1.39684 1.39423 1.39467
2009-05-29 12:00:00 1.41076 1.41076 1.40890 1.40967
2009-05-29 12:10:00 1.40965 1.41010 1.40870 1.40874
2009-05-29 12:20:00 1.40874 1.41062 1.40870 1.41010
2009-05-29 12:30:00 1.41008 1.41013 1.40844 1.40940
2009-05-29 12:40:00 1.40933 1.41140 1.40886 1.40985
2009-05-29 12:50:00 1.40985 1.41075 1.40887 1.41073
....

データをフィルタリングしたら、を使用preiod.applyしていくつかの集計関数の計算を行うことができますendpoints

> ep <- endpoints(EURUSDfiltered, on='days')
> aggValues <- period.apply(EURUSDfiltered, INDEX=ep, FUN=mean)
> aggValues
                        Open     High      Low    Close
2009-05-01 16:00:00 1.326569 1.327338 1.325839 1.326445
2009-05-04 16:00:00 1.329267 1.330415 1.328654 1.329759
2009-05-05 16:00:00 1.338648 1.339428 1.337636 1.338623
2009-05-06 16:00:00 1.331870 1.332957 1.330978 1.331909
2009-05-07 16:00:00 1.339542 1.341126 1.337957 1.339760
2009-05-08 16:00:00 1.347692 1.348982 1.346786 1.347995
2009-05-11 16:00:00 1.359852 1.360683 1.359177 1.359987
2009-05-12 16:00:00 1.365657 1.366473 1.364534 1.365473
2009-05-13 16:00:00 1.360978 1.361865 1.359939 1.360888
2009-05-14 16:00:00 1.358187 1.359207 1.357512 1.358386
2009-05-15 16:00:00 1.356786 1.357672 1.355668 1.356690
2009-05-18 16:00:00 1.349660 1.350412 1.349085 1.349679
2009-05-19 16:00:00 1.360091 1.360750 1.359121 1.360065
2009-05-20 16:00:00 1.373703 1.374888 1.373062 1.373990
2009-05-22 16:00:00 1.399224 1.400354 1.398262 1.399429
2009-05-25 16:00:00 1.399991 1.400309 1.399607 1.399976
2009-05-26 16:00:00 1.393970 1.395064 1.393425 1.394333
2009-05-27 16:00:00 1.392505 1.393589 1.391215 1.392552
2009-05-28 16:00:00 1.391658 1.392870 1.390735 1.391952
2009-05-29 16:00:00 1.411398 1.412516 1.410404 1.411468

更新：以下のコメントに応えて

のさらなる研究はそれを?.subset.xts明らかにしWhen a raw character vector is used for the i subset argument, it is processed as if it was ISO-8601 compliant. 、http：//en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601Tは時間を指定するために使用されているプレフィックスに言及しています

于 2013-01-24T16:45:34.407 に答える
1

最も役立つプロセスは、[TIMESTAMP] データをグループ化変数に変更することだと思います。次に、多くのデータ サマリー パッケージのいずれかを使用してレポートを作成することをお勧めします。私の個人的な好みは、両方のタスクに 'plyr' パッケージを使用することであり、この例ではそれを使用しています。

ステップ 1 : 「as.POSIXct」関数を使用して、タイムスタンプ データを POSIX 日時に変換し、さまざまな日時関数で使用できるようにします。パラメータを使用せずに、調整なしでデータを単純に変換します。

data$TIMESTAMP <- as.POSIXct(data$TIMESTAMP)

更新: 時間は明確な降順形式 (YYYY/MM/DD HH:MM:SS) ではないため、「as.POSIXct」関数はデータの迅速な変換を実行できません。 . 明確な形式を使用している場合にのみ、'as.POSIXct' を使用してください。他の配置については、次のように現在の形式を指定して、'strptime' 関数を使用します。

data$TIMESTAMP <- strptime(data$TIMESTAMP, "%m/%d/%Y %H:%M")

これは、現在使用されている形式を「strptime」関数に伝え、POSIX 互換の日時をエクスポートします。現在のデータが文字列でない限り、「as.character」関数を使用する必要はありません。

ステップ 2 : 'plyr' 関数 'ddply' (データフレームを受け取り、データフレームを返す) を使用して、グループ化で使用する新しい変数を作成します。'format' 関数を使用して、TIMESTAMP 値から必要なデータを抽出します。利用可能な形式については、「形式」のドキュメントを参照してください。この場合、[MONTH] 変数を作成する方法は次のとおりです。

library(plyr)
data <- ddply(data, .(TIMESTAMP), mutate, MONTH=format(TIMESTAMP, "%m")

ステップ 3 : 'plyr' 関数 'ddply' を使用して、新しい変数でデータを要約します。

ddply(data, .(MONTH), summarize, V1_AVG=mean(V2), V2_AVG=mean(V2))

2 番目の変数 ([GROUP] など) で集計したい場合は、次のように 2 番目の関数変数に含めます。

ddply(data, .(MONTH, GROUP), summarize, V1_AVG=mean(V2), V2_AVG=mean(V2))

技術的には、これをすべて 1 つのステートメントで行うこともできますが、経験から注意が必要です。何も混乱しないように、各ステップを単独で実行することをお勧めします。

タイムスタンプが POSIX 日時に変換されている限り、このようにいじって好きなようにデータを解析できます。「plyr」パッケージは、このようなものに対して非常に柔軟です。

更新：OPの要求に従って、同じ計算を行う方法を含めていますが、12時から4時の間のデータのみを使用しています. このようにデータをサブセット化するために特定のパッケージを実際に使用する必要はありません。これは単純なデータ フィルターだからです。「ddply」関数に入力されたデータ セットを次のように変更するだけです。

# Use one of the following lines, which both do the same thing.
# I'm just including both as different examples of logic that can be used.
data_Subset <- data[format(data$TIMESTAMP, "%H") >= 12 & format(data$TIMESTAMP, "%H") < 16,]
data_Subset <- data[format(data$TIMESTAMP, "%H") %in% 12:15,]

# Then summarize using the new data frame as an input
ddply(data_Subset, .(MONTH, GROUP), summarize, V1_AVG=mean(V2), V2_AVG=mean(V2))

ここでは、時間 (%H) が 12 から 15 に等しい行 (すべての列) のみを表示するようにデータ フレームをフィルタリングしています。これには、12:00 から 15:59 までのすべての時間が含まれます。非常に大きなデータセットを使い始める場合は、他のソリューション (「data.table」パッケージなど) を探す必要があるかもしれませんが、それ以外の場合は、これが最速のオプションです。

ここでも、日時を POSIX 互換の日時に変換したため、これだけが機能します。

于 2013-01-24T17:06:51.103 に答える