根据 R 中单独数据帧中的时间点对时间序列进行分类

Question

我有一个间隔为 10 分钟的时间序列，我想根据潮位（低潮、高潮）进行分类。 理想情况下以例如结束：

     date_time    tidal_stage
30/05/2016 10:50  low
30/05/2016 11:00  low
30/05/2016 11:10  mid
30/05/2016 11:20  mid
30/05/2016 11:30  mid
30/05/2016 11:40  mid
30/05/2016 11:50  high
30/05/2016 12:00  high

时间序列已经使用：

start_time <- as.POSIXct("2016-05-30 10:50:00", tz="CET")
end_time <- as.POSIXct("2016-07-20 08:50:00", tz="CET")
time_seq <- seq(from=start_time, to=end_time, by="10 min")

我有一个单独的数据框“hw_lw”，其中包含时间序列中每个日期的低水位和高水位时间：

     high_water           low_water       date
1 2016-05-30 07:39:00 2016-05-30 04:14:00 2016-05-30
2 2016-05-30 20:01:00 2016-05-30 16:35:00 2016-05-30
3 2016-05-31 08:49:00 2016-05-31 05:17:00 2016-05-31
4 2016-05-31 21:14:00 2016-05-31 17:48:00 2016-05-31
5 2016-06-01 10:04:00 2016-06-01 06:30:00 2016-06-01
6 2016-06-01 23:36:00 2016-06-01 19:09:00 2016-06-01

如何将“tidal_stage”列添加到将每次分类为“低潮”、“高潮”或“中潮”的时间序列中，其中“低潮”=低潮前后 1.5 小时； “涨潮”=涨潮前后1.5小时，“中潮”=所有其他点？

我曾考虑过使用子集，但我只知道如何在特定时间间隔（例如下午 1 点到 2 点之间）之间执行此操作，而不是在特定时间点添加或减去时间时（例如下午 2 点后的 1.5 小时） .

非常感谢任何帮助！谢谢。

Answer 1

首先，您需要更改 hw_dw 数据框的格式，因为您每天有两个低水位和两个高水位：

hw_lw2=data.frame(hw_lw[seq(1,nrow(hw_lw),by=2)],hw_lw[seq(2,nrow(hw_lw),by=2),1:2])
names(hw_lw2)=c("high_water1","low_water1","date","high_water2","low_water2")

在您的第一个数据帧 df 中添加一个 tidal_stage 列，并将其初始化为“mid”，并在每个数据帧中都有一个日期列。

df$tidal_stage=rep("mid",nrow(df))
df$date=as.Date(df$time_date)
hw_lw2$date=as.Date(hw_lw2$date)

那么就可以以日期为key，对两个data.frame进行左连接，找出潮汐阶段：

df2=merge(df,hw_lw2,by="date")
dt=as.difftime(1.5,units="hours")
df2$tidal_stage[(df2$date_time>(df2$low_water1-dt) & df2$date_time<(df2$low_water1+dt)) | (df2$date_time>(df2$low_water2-dt) & df2$date_time<(df2$low_water2+dt))]="low"
df2$tidal_stage[(df2$date_time>(df2$high_water1-dt) & df2$date_time<(df2$high_water1+dt)) | (df2$date_time>(df2$high_water2-dt) & df2$date_time<(df2$high_water2+dt))]="high"

最后你可以删除不需要的列：

df2=subset(df2,select=c("date_time","tidal_stage"))