优化下采样代码

Question

我有一张这样的桌子，是flyTracesFiltered。

     Time    Right     Left
1 0.000000000 18.21980 30.98789
2 0.009222031 22.15157 37.18590
3 0.022511959 25.63218 42.49231
4 0.029854059 28.43851 46.57811
5 0.039320946 30.43885 49.29414
6 0.052499056 31.60561 50.67852

我想做的是按期减少样本。也就是说，我想在一定的时间内平均所有的值，以减少样本的数量。在我的例子中，我使用了0.05秒的平均值(20 my )。我的函数看起来是这样的：

flyDataDownsampleTime <- function(flyTracesFiltered, samplePeriod) {

  AvgRight<-NULL
  FlyDataRight<-NULL
  AvgLeftt<-NULL
  FlyDataLeft<-NULL
  AvgTime<-NULL
  FlyDataTime<-NULL


  for (i in seq(0,ceiling(max(flyTracesFiltered$Time)),samplePeriod)){

  AvgRight <-mean(flyTracesFiltered$Right[flyTracesFiltered$Time>=i & flyTracesFiltered$Time <= (i+samplePeriod)])  
  FlyDataRight<-c(FlyDataRight,AvgRight)

  AvgLeft <-mean(flyTracesFiltered$Left[flyTracesFiltered$Time>=i & flyTracesFiltered$Time <= (i+samplePeriod)])  
  FlyDataLeft<-c(FlyDataLeft,AvgLeft)

  AvgTime <-mean(flyTracesFiltered$Time[flyTracesFiltered$Time>=i & flyTracesFiltered$Time <= (i+samplePeriod)])  
  FlyDataTime<-c(FlyDataTime,AvgTime)
}
flyTracesDownTime <- data.frame("Time" = FlyDataTime, "Right" = FlyDataRight, "Left" = FlyDataLeft)

return(flyTracesDownTime)
}

我想问一问是否有一个方法来改善这一点，因为它需要很长时间的大数据。当我需要迭代时(因为索引)，我在实现apply家族函数时遇到了问题。我还读过关于Vectorize函数的文章，但我不知道这是否能使代码更有效。有什么建议吗？

Answer 1

您可以创建一个新字段，例如，group_num

flyTracesFiltered$group_num <- floor(flyTracesFiltered$Time/0.05)

其中0.05段是你想缩短样本的时间空间。在这个领域里聚集起来就像-

flyTracesFiltered2 = aggregate(flyTracesFiltered$Right,
                     list(group_num=flyTracesFiltered$group_num), mean)

这将为您提供一个新的数据框架，其中包含每个group_num的平均值。

您可以对其他列(左)进行同样的操作，并合并数据帧或只添加新列。