如何对R中的5分钟间隔求和

Question

我有一个数据集，记录了6个不同站点每分钟的降水量记录。我希望每个电台每隔5分钟就有一次总结。下面是我的数据集的前5行(总共有17280行)：

  P_alex P_hvh P_merlijn P_pascal P_thurlede P_tosca                date
    0     0         0        0          0       0 2011-06-27 22:00:00
    0     1         5        2          0       0 2011-06-27 22:01:00
    0     0         0        0          0       0 2011-06-27 22:02:00
    0     6         2        3          0       0 2011-06-27 22:03:00
    0     0         0        0          0       0 2011-06-27 22:04:00

我试着在网上寻求帮助，但我找不到一个对我有帮助的答案。

我还需要houlry sum，为此我使用了以下代码，但如果您想进行其他求和，则此代码无用

uur_alex = tapply(disdro$P_alex, as.POSIXct(trunc(disdro$date, "hour")), sum)

现在我想要一个代码，我可以用来做不同的总结，所以5分钟(如问题所示)，但也有半个小时。我希望有人能帮助我。

Answer 1

您可以使用zoo包中的rollapply来实现这一点。例如,

require(zoo)
tester <- data.frame(x=1:100,y=1:100)    
output <- rollapply(tester,5,(sum),by=5,by.column=TRUE,align='right')

Answer 2

cut可以很好地处理date-time对象，因此可以用来创建您希望汇总的5分钟间隔。下面是一个例子：

首先是一些样本数据：

set.seed(1)
mydf <- data.frame(P_alex = sample(0:5, 40, replace = TRUE),
                   P_hvh = sample(0:3, 40, replace = TRUE),
                   date = as.POSIXct("2011-06-27 22:00:00") + 60 * 0:39)
list(head(mydf), tail(mydf))
# [[1]]
#   P_alex P_hvh                date
# 1      1     3 2011-06-27 22:00:00
# 2      2     2 2011-06-27 22:01:00
# 3      3     3 2011-06-27 22:02:00
# 4      5     2 2011-06-27 22:03:00
# 5      1     2 2011-06-27 22:04:00
# 6      5     3 2011-06-27 22:05:00
# 
# [[2]]
#    P_alex P_hvh                date
# 35      4     1 2011-06-27 22:34:00
# 36      4     3 2011-06-27 22:35:00
# 37      4     3 2011-06-27 22:36:00
# 38      0     1 2011-06-27 22:37:00
# 39      4     3 2011-06-27 22:38:00
# 40      2     3 2011-06-27 22:39:00

在下面的示例中，我们聚合了原始dataset中的所有列，但删除了dataset中的"date“变量(使用mydf[setdiff(names(mydf), "date")])。

# Aggregate all columns by the intervals created with cut.
# For the dataset, we drop the original date column since
#   it is no longer needed here. Our function is "sum"
aggregate(. ~ cut(mydf$date, "5 min"), 
          mydf[setdiff(names(mydf), "date")], 
          sum)
#   cut(mydf$date, "5 min") P_alex P_hvh
# 1     2011-06-27 22:00:00     12    12
# 2     2011-06-27 22:05:00     16     8
# 3     2011-06-27 22:10:00     12     5
# 4     2011-06-27 22:15:00     17     6
# 5     2011-06-27 22:20:00     10     8
# 6     2011-06-27 22:25:00     11     8
# 7     2011-06-27 22:30:00     12     7
# 8     2011-06-27 22:35:00     14    13

Answer 3

一种方法是使用整数除法(%/%)将日期映射到5分钟块。如果使用POSIXct datetimes，则基数将是UNIX epoch。你可以使用aggregate对这些块求和。

x <- data.frame(date=Sys.time()+60*0:10,value1=0:10,value2=rnorm(11))

aggregate(.~as.numeric(date)%/%(5*60),data=x,FUN=sum)
  as.numeric(date)%/%(5 * 60)       date value1     value2
1                     4525797 1357739399      0  0.6209565
2                     4525798 6788697893     15 -1.4342917
3                     4525799 6788699393     40  0.8064627