r - タイムスタンプ付きマトリックスの特定の列を各タイムスタンプインデックスの行に変換します

Question

次のように、少しdata.frameがあります（現在はxtsでタイムスタンプされています。問題にならないことを願っています）。

> head(testData)
                    Year Day Hour  Min   Sec.    E1.S1    E1.S2 E1.S3  E1.S4     E1.S5  E1.S6
2000-05-01 10:25:59 2000 122   10 25.0 35.144 3.572000 2.912000 2.512  6.352 10.604000  8.078
2000-05-01 10:26:48 2000 122   10 26.0 31.570 2.203333 2.423333 6.160 13.000  9.463333  3.970
2000-05-01 10:27:48 2000 122   10 26.8 35.964 2.118000 3.044000 4.232 11.770 12.696000  6.088
                      E1.S7    E1.S8  E2.S1  E2.S2   E2.S3     E2.S4     E2.S5  E2.S6     E2.S7
2000-05-01 10:25:59  3.0444 3.574000 0.9244 1.5868  1.3224  1.852800  2.646000  2.910  2.382000
2000-05-01 10:26:48  3.3100 3.083333 1.1000 1.5440  1.9800  2.646667  2.646667  3.310  1.763333
2000-05-01 10:27:48  2.6440 2.646000 1.8528 1.8524  2.9120  2.648000  3.970000  5.292  1.850000
                        E2.S8      E3.S1     E3.S2   E3.S3     E3.S4     E3.S5   E3.S6   E3.S7
2000-05-01 10:25:59  1.586000  0.7920000 1.0568000  1.7184  1.720400  2.116400  0.9248  2.1180
2000-05-01 10:26:48  1.983333  0.4413333 0.2206667  1.5400  1.100667  2.646667  0.8800  0.8800
2000-05-01 10:27:48  1.452000  0.9264000 1.1908000  2.5140  1.718400  2.250400  2.2504  1.8504
                      E3.S8      E4.S1      E4.S2   E4.S3   E4.S4      E4.S5     E4.S6      E4.S7
2000-05-01 10:25:59  1.1880  0.9252000  0.1324000  0.6612  0.6604  0.5288000  0.132400  0.6612000
2000-05-01 10:26:48  2.2040  0.2206667  0.2206667  0.4400  0.4400  0.8813333  1.100667  0.8813333
2000-05-01 10:27:48  0.9240  0.7936000  0.7928000  0.9244  1.3208  0.6612000  0.132400  0.5288000
                      E4.S8    FP5.S1 FP5.S2    FP5.S3    FP5.S4    FP5.S5     FP5.S6  FP5.S7
2000-05-01 10:25:59  1.0560 0.0662000 0.3310 0.3968000 0.0662000 0.0000000  0.2648000 0.19860
2000-05-01 10:26:48  1.1000 0.1103333 0.3310 0.2206667 0.1103333 0.4413333  0.2206667 0.33100
2000-05-01 10:27:48  0.5288 0.2648000 0.4632 0.0000000 0.4632000 0.2648000  0.2648000 0.72660
                       FP5.S8 FP6.S1    FP6.S2 FP6.S3  FP6.S4    FP6.S5 FP6.S6 FP6.S7    FP6.S8
2000-05-01 10:25:59 0.2648000 0.1324 0.1986000 0.2648 0.00000 0.1324000 0.1324 0.1324 0.0662000
2000-05-01 10:26:48 0.2206667 0.0000 0.1103333 0.0000 0.00000 0.2206667 0.0000 0.0000 0.1103333
2000-05-01 10:27:48 0.1324000 0.0000 0.0000000 0.0000 0.00000 0.1986000 0.1324 0.1324 0.0662000
                    FP7.S1 FP7.S2  FP7.S3 FP7.S4    FP7.S5    FP7.S6 FP7.S7  FP7.S8 PA.LEFS60S1
2000-05-01 10:25:59 0.1324 0.0000 0.00000 0.0000 0.1324000 0.3310000 0.0000 0.39680       79.46
2000-05-01 10:26:48 0.0000 0.0000 0.00000 0.0000 0.4413333 0.1103333 0.0000 0.00000       78.50
2000-05-01 10:27:48 0.0000 0.3972 0.00000 0.1324 0.1324000 0.1986000 0.1324 0.00000       84.10
                    PA.LEFS60S2 PA.LEFS60S3 PA.LEFS60S4 PA.LEFS60S5 PA.LEFS60S6 PA.LEFS60S7
2000-05-01 10:25:59    83.26000      103.48    131.6000    157.6000    148.6000   120.60000
2000-05-01 10:26:48    99.93333      130.00    160.6667    153.6667    121.6667    92.96667
2000-05-01 10:27:48    95.68000      118.60    144.6000    155.0000    134.6000   109.10000
                    PA.LEFS60S8       BX         BY       BZ Bmag....nT.
2000-05-01 10:25:59    94.44000 3.608000  2.6620000 5.032000      6.8840
2000-05-01 10:26:48    75.63333 4.943333 -0.5133333 4.816667      6.9300
2000-05-01 10:27:48    89.44000 3.908000  0.9634000 5.490000      6.8460

> dput(head(testData))
structure(c(2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 122, 122, 122, 
122, 122, 122, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 25, 26, 26.8, 28, 29, 
30, 35.144, 31.57, 35.964, 21.4, 24.892, 25.354, 3.572, 2.20333333333333, 
2.118, 3.8025, 4.628, 5.292, 2.912, 2.42333333333333, 3.044, 
1.488, 3.97, 5.428, 2.512, 6.16, 4.232, 4.465, 3.836, 7.54, 6.352, 
13, 11.77, 7.775, 8.604, 14.16, 10.604, 9.46333333333333, 12.696, 
10.93, 16.68, 23.96, 8.078, 3.97, 6.088, 10.425, 15.612, 29.1, 
3.0444, 3.31, 2.644, 5.135, 10.32, 20.612, 3.574, 3.08333333333333, 
2.646, 3.1425, 3.966, 9.918, 0.9244, 1.1, 1.8528, 2.645, 4.368, 
8.476, 1.5868, 1.544, 1.8524, 2.315, 3.572, 6.218, 1.3224, 1.98, 
2.912, 3.4725, 6.34, 12.832, 1.8528, 2.64666666666667, 2.648, 
6.4475, 8.86, 24.74, 2.646, 2.64666666666667, 3.97, 7.275, 12.948, 
30.7, 2.91, 3.31, 5.292, 7.44, 12.988, 30.42, 2.382, 1.76333333333333, 
1.85, 3.315, 12.174, 32.28, 1.586, 1.98333333333333, 1.452, 2.81, 
7.286, 17.72, 0.792, 0.441333333333333, 0.9264, 1.655, 4.234, 
10.194, 1.0568, 0.220666666666667, 1.1908, 1.1555, 3.8388, 7.016, 
1.7184, 1.54, 2.514, 3.3105, 8.192, 14.004, 1.7204, 1.10066666666667, 
1.7184, 4.1375, 11.504, 37.44, 2.1164, 2.64666666666667, 2.2504, 
4.135, 17.876, 51.74, 0.9248, 0.88, 2.2504, 4.4675, 18.28, 52.38, 
2.118, 0.88, 1.8504, 5.465, 14.696, 52.12, 1.188, 2.204, 0.924, 
3.1425, 10.73, 30.82, 0.9252, 0.220666666666667, 0.7936, 0.331, 
5.03, 14.152, 0.1324, 0.220666666666667, 0.7928, 1.983, 3.97, 
10.714, 0.6612, 0.44, 0.9244, 1.653, 10.196, 20.1, 0.6604, 0.44, 
1.3208, 3.9675, 20.76, 54.78, 0.5288, 0.881333333333333, 0.6612, 
4.47, 20.52, 68, 0.1324, 1.10066666666667, 0.1324, 5.7925, 21.44, 
78.42, 0.6612, 0.881333333333333, 0.5288, 3.4775, 24.604, 76.12, 
1.056, 1.1, 0.5288, 2.313, 15.082, 42.86, 0.0662, 0.110333333333333, 
0.2648, 0.579, 1.6552, 3.838, 0.331, 0.331, 0.4632, 1.1565, 2.446, 
2.054, 0.3968, 0.220666666666667, 0, 0.41375, 1.7862, 3.97, 0.0662, 
0.110333333333333, 0.4632, 0.9935, 2.976, 9.792, 0, 0.441333333333333, 
0.2648, 0.6605, 2.78, 9.672, 0.2648, 0.220666666666667, 0.2648, 
0.74425, 2.9782, 10.592, 0.1986, 0.331, 0.7266, 1.32375, 4.036, 
9.136, 0.2648, 0.220666666666667, 0.1324, 0.908, 2.7144, 5.292, 
0.1324, 0, 0, 0, 0, 0.1986, 0.1986, 0.110333333333333, 0, 0.1655, 
0, 0, 0.2648, 0, 0, 0.1655, 0, 0, 0, 0, 0, 0.08275, 0.331, 0.1324, 
0.1324, 0.220666666666667, 0.1986, 0.24825, 0.2648, 0.0662, 0.1324, 
0, 0.1324, 0.331, 0.3972, 0.662, 0.1324, 0, 0.1324, 0, 0.1324, 
0.1324, 0.0662, 0.110333333333333, 0.0662, 0.1655, 0.0662, 0.1324, 
0.1324, 0, 0, 0, 0, 0.1324, 0, 0, 0.3972, 0.1655, 0.3968, 0, 
0, 0, 0, 0.08275, 0.0662, 0.0662, 0, 0, 0.1324, 0.1655, 0, 0.2648, 
0.1324, 0.441333333333333, 0.1324, 0, 0.1324, 0.0662, 0.331, 
0.110333333333333, 0.1986, 0.331, 0.1986, 0.1986, 0, 0, 0.1324, 
0, 0.2648, 0.1986, 0.3968, 0, 0, 0.08275, 0.1986, 0, 79.46, 78.5, 
84.1, 89.2, 90.06, 93.8, 83.26, 99.9333333333333, 95.68, 92.4, 
90.08, 87.88, 103.48, 130, 118.6, 108.75, 104.42, 97.36, 131.6, 
160.666666666667, 144.6, 131.75, 127, 118, 157.6, 153.666666666667, 
155, 149.75, 147.6, 141.2, 148.6, 121.666666666667, 134.6, 144, 
147.6, 151.8, 120.6, 92.9666666666667, 109.1, 122, 127, 136, 
94.44, 75.6333333333333, 89.44, 100.775, 104.4, 112.2, 3.608, 
4.94333333333333, 3.908, 2.885, 2.548, 1.708, 2.662, -0.513333333333333, 
0.9634, 2.0675, 2.544, 3.208, 5.032, 4.81666666666667, 5.49, 
5.7875, 5.776, 5.768, 6.884, 6.93, 6.846, 6.8025, 6.838, 6.824
), .indexCLASS = c("POSIXlt", "POSIXt"), .indexTZ = "", tclass = c("POSIXlt", 
"POSIXt"), tzone = "", class = c("xts", "zoo"), index = structure(c(957173159, 
957173208, 957173268, 957173329, 957173389, 957173450), tzone = "", tclass = c("POSIXlt", 
"POSIXt")), .Dim = c(6L, 73L), .Dimnames = list(NULL, c("Year", 
"Day", "Hour", "Min", "Sec.", "E1.S1", "E1.S2", "E1.S3", "E1.S4", 
"E1.S5", "E1.S6", "E1.S7", "E1.S8", "E2.S1", "E2.S2", "E2.S3", 
"E2.S4", "E2.S5", "E2.S6", "E2.S7", "E2.S8", "E3.S1", "E3.S2", 
"E3.S3", "E3.S4", "E3.S5", "E3.S6", "E3.S7", "E3.S8", "E4.S1", 
"E4.S2", "E4.S3", "E4.S4", "E4.S5", "E4.S6", "E4.S7", "E4.S8", 
"FP5.S1", "FP5.S2", "FP5.S3", "FP5.S4", "FP5.S5", "FP5.S6", "FP5.S7", 
"FP5.S8", "FP6.S1", "FP6.S2", "FP6.S3", "FP6.S4", "FP6.S5", "FP6.S6", 
"FP6.S7", "FP6.S8", "FP7.S1", "FP7.S2", "FP7.S3", "FP7.S4", "FP7.S5", 
"FP7.S6", "FP7.S7", "FP7.S8", "PA.LEFS60S1", "PA.LEFS60S2", "PA.LEFS60S3", 
"PA.LEFS60S4", "PA.LEFS60S5", "PA.LEFS60S6", "PA.LEFS60S7", "PA.LEFS60S8", 
"BX", "BY", "BZ", "Bmag....nT.")))

タイムスタンプごとに、E1.S* 値と PA.LEFS60S* 値の cos をプロット (および統計情報を取得) する必要があります。たとえば、タイムスタンプ 2000-05-01 10:25:59 の場合:

# These are the values from PA.LEFS60S1 to PA.LEFS60S8    
x = c(79.46, 83.26000, 103.48, 131.6000, 157.6000, 148.6000, 120.60000, 94.44000)
# These are the values from E1.S1 to E1.S8
y = c(3.572000, 2.912000, 2.512, 6.352, 10.604000, 8.078,3.0444, 3.574000)
plot(cos(x),y)

次に、平均(y) とタイムスタンプのようなものを長期間にわたってプロットする必要があります...これは、プロセスを自動化する方法を取得した後にのみ実行できます。

これまでのところ、これは手動でしかできません。forサイクルでそれを行う方法を考えて、テーブルから各名前を確認することはできますが。しかし、それは計算が遅すぎて複雑すぎて、R のようには見えません。

私はメルト関数で手を試しmelt(testData)ました--rshape2パッケージからですが、出力はインデックスとしてtimeStampを持ち、列情報を持たない行数だけです。

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ここにあなたの問題の解決策があります。これには、いくつかのデータの再形成が含まれます。

まず、値に格納されているデータを行に変換します。これはxとyデータに対して別々に行われます。

x <- stack(as.data.frame(t(testData[ , grep("^PA", names(testData))])))
y <- stack(as.data.frame(t(testData[ , grep("^E1", names(testData))])))

データを 1 つのデータフレームに結合します。

xydf <- setNames(cbind(x, y[-2]), c("x", "time", "y"))

図1

異なるタイムスタンプのy対をプロットします。cos(x)これはggplot2パッケージで簡単です。

library(ggplot2)
ggplot(xydf, aes(x = cos(x), y = y)) +
  geom_point() +
  facet_wrap( ~ time)

ここに画像の説明を入力

図 2

yタイムスタンプに沿っての平均値を計算してプロットします。

yMeans <- aggregate(y ~ time, xydf, mean)

ggplot(yMeans, aes(x = time(testData), y = y)) + 
  geom_point() +
  geom_line()

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r - タイムスタンプ付きマトリックスの特定の列を各タイムスタンプ インデックスの行に変換します

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