【问题标题】:R function to aggregate data聚合数据的 R 函数
【发布时间】:2014-04-23 02:38:09
【问题描述】:

我有一个名为 x 的不规则时间序列:

structure(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 22, 34, 56, 25, 78, 10, 0, 
54, 55, 55, 55, 0, 0, 0, 0, 67, 0, 78, 99, 10, 10), index = structure(c(1167814140, 
1167814740, 1167815340, 1167815940, 1167816540, 1167817140, 1167817740, 
1167818340, 1167818940, 1167819540, 1167820140, 1167820740, 1167821340, 
1167821940, 1167822540, 1167823140, 1167823740, 1167824340, 1167825000, 
1167825600, 1167826200, 1167826800, 1167827400, 1167828000, 1167828600, 
1167829200, 1167829800, 1167830400, 1167831000, 1167831600, 1167832200
), class = c("POSIXct", "POSIXt")), class = "zoo")

我想将 x 转换为每 10、15、30、60 分钟一次的常规时间序列聚合值。新的时间序列应始终从 0 分钟开始(必要时添加 NA)。 此外,聚合应该可以计算先前期间的累积值。

我试过了:

x10 <- to.minutes10(x)
x15 <- to.minutes15(x)
x30 <- to.minutes30(x)
x60 <- to.hourly(x)

但是 to.period 没有返回我需要的内容。

示例

to.minutes15(x)
                    x.Open x.High x.Low x.Close
2007-01-03 08:59:00      1      2     1       2
2007-01-03 09:09:00      3      3     3       3
2007-01-03 09:29:00      4      5     4       5
2007-01-03 09:39:00      6      6     6       6
2007-01-03 09:59:00      7      8     7       8
2007-01-03 10:09:00      9      9     9       9
2007-01-03 10:29:00     10     22    10      22
2007-01-03 10:39:00     34     34    34      34
...

但我期待:

2007-01-03 09:00:00      3
2007-01-03 09:15:00      3
2007-01-03 09:30:00      9
2007-01-03 09:45:00      6
2007-01-03 10:00:00     15
2007-01-03 10:15:00      9
2007-01-03 10:30:00     32
...

有什么想法吗?

【问题讨论】:

    标签: r time-series aggregate xts zoo


    【解决方案1】:

    to.period 不执行聚合,它只是将您的时间序列转换为所需的频率。要进行聚合,请使用zoo.aggregatexts 包中还有一个方便的函数 align.time,它负责处理 by 参数:

    as.xts(aggregate(x, align.time(index(x), 15*60)))
                        [,1]
    2007-01-03 09:00:00    3
    2007-01-03 09:15:00    3
    2007-01-03 09:30:00    9
    2007-01-03 09:45:00    6
    2007-01-03 10:00:00   15
    2007-01-03 10:15:00    9
    2007-01-03 10:30:00   32
    2007-01-03 10:45:00   34
    2007-01-03 11:00:00   81
    2007-01-03 11:15:00   78
    2007-01-03 11:30:00   10
    2007-01-03 11:45:00   54
    2007-01-03 12:00:00   55
    2007-01-03 12:15:00  110
    2007-01-03 12:30:00    0
    2007-01-03 12:45:00    0
    2007-01-03 13:00:00    0
    2007-01-03 13:15:00   67
    2007-01-03 13:30:00   78
    2007-01-03 13:45:00  109
    2007-01-03 14:00:00   10
    

    【讨论】:

    • 如何调整您的解决方案以使用“均值”而不是“总和”进行聚合?
    • 看看FUN 参数:?aggregate。设置FUN = mean 就足够了。
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