将 0.5 秒内平滑的数据分组为 1 分钟间隔，并获得 r 中的范围

【问题标题】：将 0.5 秒内平滑的数据分组为 1 分钟间隔，并获得 r 中的范围
【发布时间】：2022-01-20 01:26:24
【问题描述】：

我有一个平滑超过 0.5 秒的数据框。我必须将数据分组为 1 分钟间隔，并为这 1 分钟间隔获取 z_diff = z_max - z_min。 1 分钟内的所有行（120 行）应具有相同的 z_diff 值。

我使用了如下的剪切功能。但它将数据分成 1 分钟的间隔。但是，我需要在 1 分钟间隔内对所有行具有相同的 z_diff 值。我应该如何在不拆分数据的情况下做到这一点 r

df_1min % group_by(Time_Interval = cut(df_selected$Timestamp, "60 sec")) %>% summarise(z_diff = max(z) - min(z))

样本数据

时间戳

【问题讨论】：

标签： r group-by timestamp intervals difference

【解决方案1】：

library(tidyverse)

Timestamp <- c("10:50:00.5", "10:50:01.0", "10:50:01.5", "10:50:02.0", "10:50:02.5", "10:50:03.0")

z <- c(1, 2, 3, 5, 8, 7)

tibble(z, Timestamp) %>% 
    mutate(Timestamp = lubridate::hms(Timestamp),
           Time_Interval = floor(Timestamp)) %>% 
    group_by(Time_Interval) %>% 
    mutate(z_diff = max(z) - min(z))

【讨论】：

不能在原始数据集中使用 floor 函数，因为它们是毫秒级别的时间戳数据。需要指定一种方法来获得 1 分钟的间隔，而不是使用 floor 函数
如果您问题中的数据与您拥有的数据格式相匹配，这将有所帮助...
无论如何，关键是你应该使用mutate而不是summarize
是的，非常感谢