【发布时间】:2018-09-16 18:14:47
【问题描述】:
我有数据,其中每 5 分钟测量一次 MV_1、MV_2、MV_3 ...、MV_40 变量。现在我必须每小时汇总一次并制作一个 time_series 图(对于每个变量应该是单独的图 - 变量随时间的变化)。数据类型如下(只是一小部分 - 有超过 1000 个时间点)。
date MV_1 MV_2
2017-07-08 01:19:37 212 163
2017-07-08 01:24:41 222 162
2017-07-08 01:29:37 207 162
2017-07-08 01:34:41 189 161
2017-07-08 01:39:37 220 161
2017-07-08 01:44:41 186 16
2017-07-08 01:49:37 193 16
2017-07-08 01:54:40 186 159
2017-07-08 01:59:37 194 159
2017-07-08 02:04:40 193 159
2017-07-08 02:09:37 183 159
2017-07-08 02:14:40 215 158
2017-07-08 02:19:37 213 158
2017-07-08 02:24:40 209 157
第一列包含 POSIXct 格式的小时数据(%Y-%M-%D %h:%m:%S 格式),第二列和第三列是数字。
对于一小时平均测量的聚合这种类型(它必须是平均值),我已经完成了如下操作
aggregate(my_data[MV_1], list(hour=cut(as.POSIXct(my_data$date)-1, "hour")), mean)
然后绘制。这适用于所有列(MV_2、MV_3 等)。
但是有没有办法更简单并自动化流程?
【问题讨论】:
标签: r time-series