私は4nxmのマトリックスを持っています（1年間で7.5分間隔で合計）。これらを30分の合計に変換したいと思います。たとえば、70080x1を17520行列に変換します。
これを行うための最も計算効率の良い方法は何ですか？
詳細：例を次に示します（1年ではなく1日に短縮）
library(lubridate)
start.date <- ymd_hms("2009-01-01 00:00:00")
n.seconds <- 192 # one day in seconds
time <- start.date + c(seq(n.seconds) - 1) * seconds(450)
test.data <- data.frame(time = time,
observation = sin(1:n.seconds / n.seconds * pi))
Rバージョン：2.13; プラットフォーム：x86_64-pc-linux-gnu（64ビット）
colSums(matrix(test.data$observation, nrow=4))
あなたの質問はかなりあいまいなので、一連のクレイジーな仮定を立てます。
あなたのデータは7.5分ごとに観測されたマトリックスであり、空間インデックスはないと仮定します。したがって、100 行は次のようになります。
data <- matrix(rnorm(400), ncol=4)
4行のチャンクを合計したいとします。
これを行う方法はたくさんありますが、最初に頭に浮かんだのは、インデックスを作成してから、R バージョンの "group by" と sum を実行することです。
インデックスの例は次のようになります。
index <- rep(1:25, 4)
index <- index[order(index)]
データと同じ長さのインデックスができたので、これを使用aggregate()して合計できます。
aggregate(x=data, by = list(index), FUN=sum)
編集：
上記の方法の精神はまだ機能するかもしれません。ただし、時系列データを扱う作業が多い場合は、おそらく xts パッケージを理解する必要があります。xts の例を次に示します。
require(xts)
test.xts <- xts(test.data$observation, order.by=test.data$time)
period.apply(test.xts, endpoints(test.xts,"minutes", 30), sum)
sapply(split(test.data$observation, rep(1:(192/4), each=4)), sum)