R:如何将30分钟增量数据点平均为日平均值，并最终在R中有一个具有平均日值的表

Question

我有地下水水位数据(WSE)，在10个月的时间内以30分钟递增。我正试图将地下水的海拔平均为每日的数值。理想情况下，我的最后一张桌子应该有一个日期和一天的平均地下水水位。任何帮助都将不胜感激。我附上了我的数据集的一张照片。

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Answer 1

使用dplyr和lubridate包，您可以为每天创建唯一的组，并计算当天值的平均值(即当天所有30分钟时间间隔值的平均值)。

# Simulate your dataset
date_df <- data.frame(
  datetime = seq(
    from = as.POSIXct("2020-01-01 00:00"),
    to   = as.POSIXct("2020-01-10 00:00"),
    by   = "30 min"
    )
  ) %>% 
  dplyr::mutate(val = rnorm(nrow(.)))  

# group by day, month, and year on 30 minute datetime intervals, then take mean of value within each group
date_df <- 
  date_df %>%  
  dplyr::mutate(
    day   = lubridate::day(datetime),
    month = lubridate::month(datetime),
    year  = lubridate::year(datetime)
  ) %>% 
  dplyr::group_by(day, month, year) %>% 
  dplyr::summarise(
    avg_gw_elev = mean(val, na.rm = T)
  ) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::mutate(
    datetime = as.Date(paste0(year, "-", month, "-", day))
  ) %>% 
  dplyr::select(datetime, avg_gw_elev)

head(date_df)

  # A tibble: 6 x 2
  datetime   avg_gw_elev
  <date>           <dbl>
1 2020-01-01      0.120 
2 2020-01-02      0.0295
3 2020-01-03     -0.0850
4 2020-01-04     -0.0367
5 2020-01-05      0.201 
6 2020-01-06      0.0132