如何在 R 中每 30 分钟聚合一次

Question

我被困在 R 中。我需要将每分钟的数据汇总到每 30 分钟一次。我的数据框是这样的：

    Date        Time       Power
    2008-10-11  23:57:00   0.376
    2008-10-11  23:58:00   0.374
    2008-10-11  23:59:00   0.374
    2008-10-12  0:00:00    0.334
    2008-10-12  0:01:00    0.330
...
    2008-12-13  19:24:00   1.390
    2008-12-13  19:25:00   1.370
    2008-12-13  19:26:00   1.368
    2008-12-13  19:27:00   1.362
    2008-12-13  19:28:00   1.352
    2008-12-13  19:29:00   1.360

...

基本上，我有 2008 年的 500,979 行数据。每分钟给出一个功率值。为了做时间序列，我需要每 30 分钟聚合一次数据。这最终会给我大约 17,520 行。我的问题是：

1. 如果 Power 列有一些缺失值，是否可以绘制时间序列？

2. 请问如何按 30 分钟汇总 Power 值？ （例如，0:00:00 到 0:29:00；0:30:00 到 0:59:00）

非常感谢！

Answer 1

使用magrittr 和dplyr，您可以生成一个新列来保存一个分组变量，给出测量所在的时间单位，然后summarise 来计算您想要的任何聚合指标。 （注意%<>% 将管道的结果保存回原始变量中）。

我不确定你的时间已经是什么格式了，当我读到它时它只是一个字符，所以将它转换为数字小时需要做一些事情。如果它已经为您提供了其他格式，那么该步骤可能会更容易。

df %<>%
  mutate(cleanTime =
           strsplit(Time, ":") %>%
           sapply(function(x){
             x <- as.numeric(x)
             x[1] + x[2]/60 + x[3]/(60*60)
           })
         , roundTime = floor(cleanTime * 2)/2
         )

然后，按生成的变量分组，并获取您想要的任何聚合统计信息：

df %>%
  group_by(Date, roundTime) %>%
  summarise(avgPower = mean(Power)
            , sumPower = sum(Power))

给予：

        Date roundTime  avgPower sumPower
      <date>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
1 2008-10-11      23.5 0.3746667    1.124
2 2008-10-12       0.0 0.3320000    0.664
3 2008-12-13      19.0 1.3670000    8.202

Answer 2

使用dplyr，您可以执行下一个操作（您可以将mean 更改为您的聚合函数）：

df %>%
  mutate(DateTime = as.POSIXct(paste(Date, Time))) %>%
  group_by(DateTime = cut(DateTime, breaks="30 min")) %>%
  summarize(Power = mean(Power))

将导致下一个输出：

             DateTime  Power
               <fctr>  <dbl>
1 2008-10-11 23:57:00 0.3576
2 2008-12-13 18:57:00 1.3760
3 2008-12-13 19:27:00 1.3580