获取一段时间内的变量均值答案

【问题标题】：Obtain a variable mean for a time period获取一段时间内的变量均值
【发布时间】：2021-12-01 22:30:40
【问题描述】：

我的分析受阻

我有一个像这样的数据集：

Date	Light
2019-02-15 01:00:00	0.134
2019-02-15 02:00:00	0.345
2019-02-15 03:00:00	0.567
2019-02-15 04:00:00	0
2019-02-15 05:00:00	0.100
...	...
2019-03-10 15:00:00	0.890
...	...

这是一个包含大量日期的大型数据集。而且我正在尝试获得不同时间段的光平均值：日平均值； 5天平均值； 1 周平均值（过去 4 天 + 今天；过去 6 天 + 今天和每日平均值）

我想要的结果就像这个数据集：

Date	Light	timeperiod_5days	timeperiod_1week	timeperiod_24h

我尝试使用不同的功能：timeAverage; xts。但我无法得到任何结果，我不知道它们是否适合我想要的。

有人知道我如何获得我的结果吗？

提前致谢！

【问题讨论】：

你好，我每天都想要

标签： r dataframe datetime time period

【解决方案1】：

我不确定您所期望的结果。您有可以分享的部分或全部代码吗？

我有一些东西可以作为一个开始。

data = read.csv(file = "data",header = T,sep = ",")
data$Date = as.POSIXct(data$Date , format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S" ) #to make date as date in R 
data$Day = format(data$Date,"%Y-%m-%d") #to extract only the day

# Aggregation
tab_A  = aggregate(x=data[,-c(1,2,3)], by=list(A=data$Day), FUN=mean , na.rm = T) # Whith that you can get the daily mean of your data base

如果您找到一种方法来通过周数描述 R 中的“周”，例如，您可以按每年的周汇总。

至于过去 4 天 + 今天，您可以简单地说：

mean(data$Light[(length(data$Light)-5):length(data$Light)])

【讨论】：

【解决方案2】：

不确定“24h”是指“今天”还是“过去 24 小时”，在第一种情况下，您的最终代码将如下所示：

library(dplyr)
library(lubridate)

rollmean <- function(i,window){
  startdate <- as.Date(df$Date[i])-days(window-1)
  enddate <- as.Date(df$Date[i])+1
  
  tmp <- df %>% filter(between(as.Date(Date), startdate, enddate))
  return(mean(tmp$Light))
}

for (i in 1:nrow(df)) {
  df[i, "timeperiod_24h"] <- rollmean(i, 1)
  df[i, "timeperiod_5d"] <- rollmean(i, 5)
  df[i, "timeperiod_7d"] <- rollmean(i, 7)
}

结果：

                 Date Light timeperiod_24h timeperiod_5d timeperiod_7d
1 2019-02-15 01:00:00 0.134         0.2292        0.2292        0.2292
2 2019-02-15 02:00:00 0.345         0.2292        0.2292        0.2292
3 2019-02-15 03:00:00 0.567         0.2292        0.2292        0.2292
4 2019-02-15 04:00:00 0.000         0.2292        0.2292        0.2292
5 2019-02-15 05:00:00 0.100         0.2292        0.2292        0.2292
6 2019-02-17 05:00:00 0.300         0.3000        0.2410        0.2410
7 2019-03-10 15:00:00 0.890         0.8900        0.8900        0.8900

如果您想要“过去 24 小时”，则将 as.Dates 放在函数中并稍微更改舍入。

【讨论】：