用于平均和直方图的时间线数据量化

Question

我有一些格式的原始电子表格数据，如：

12/7/2016 3:07:00, 88.05,
12/7/2016 3:08:00, 89.10,
12/7/2016 3:13:00, 87.00,
etc

这些数据点不是在一个固定的间隔内取样，而是在一天中随机收集。

使用Google，我可以轻松地将其绘制到时间图表上。这使数值在时间线上的正确位置，并考虑到不均匀的抽样间隔。

我想生成时间线数据的直方图，同时考虑到时间戳，并计算一个时间框架内的平均值。我相信，如果我简单地通过内置的直方图图表来运行，或者选择我的数据值并通过一个平均值函数来运行，它将被不均匀的采样间隔所扭曲。

用什么最简单的方法来量化采样间隔(最好在Google内)来生成我的直方图和平均值？

或

是否有一种内建的方法，在考虑时间戳数据的同时，生成直方图/值平均，从而消除了量化数据的需要？

Answer 1

您可以按以下方式计算适当的平均值(假设数据在A2:B50范围内)

=sum(arrayformula((A3:A50-A2:A49)*(B3:B50+B2:B49)/2))/(A50-A2)

这个公式实现了梯形规则：分配给每个时间间隔的值是在该间隔结束时观察到的值的平均值。

没有一个内置的“加权直方图”工具，因此它似乎需要重新抽样来创建一个有代表性的直方图。这里有一种重新采样的方法。假设您需要20个样本，然后在C2中输入

=arrayformula(A2+(row(1:20)-1)*(A50-A2)/19)

得到20个均匀分布的时间值。(除以19，是由于栅栏-柱的区别。)然后在D2，

=arrayformula(vlookup(C2:C21, A2:B50, 2))

将查找每个样本时间的值。然后可以从D列构建直方图。