Групповые данные по разным временным интервалам (3,6,12,24 часа)

Question

Мне нужно проанализировать почасовые данные, и я хотел бы знать, могу ли я группировать данные на 3, 6, 12, 24 часа, используя R. Я пробовал с aggregate, но мне это не удалось. Кто-нибудь знает, как это сделать?

Answer 1

Я не уверен, что выглядит ваши данные, как, так что я буду использовать тривиальные набор данных, чтобы продемонстрировать некоторые из возможностей с data.table пакета:

# options(continue=" ") 
library(data.table) 
## 
set.seed(123) 
Dt <- data.table(
    Date=rep((Sys.Date()-364)+0:364,each=24), 
    Hour=rep(0:23,365), 
    Value=rnorm(24*365)) 

Вы можете группировать интервалами различных часов используя целочисленное деление, %/%:

# 3 Hours 
> Dt[,list(Mean=mean(Value)), 
    by=list(FromHour=3*(Hour%/%3), 
      ToHour=(3*(Hour%/%3))+2)] 
    FromHour ToHour   Mean 
1:  0  2 0.035449102 
2:  3  5 0.036266830 
3:  6  8 -0.013018137 
4:  9  11 -0.024109474 
5:  12  14 -0.019402564 
6:  15  17 -0.009076756 
7:  18  20 0.040802064 
8:  21  23 -0.015103750 
# 6 Hours 
> Dt[,list(Mean=mean(Value)), 
    by=list(FromHour=6*(Hour%/%6), 
      ToHour=(6*(Hour%/%6))+5)] 
    FromHour ToHour  Mean 
1:  0  5 0.03585797 
2:  6  11 -0.01856381 
3:  12  17 -0.01423966 
4:  18  23 0.01284916 

Или с добавлением ежедневного размера,

> Dt[,list(Mean=mean(Value)), 
    by=list(Date, 
      FromHour=3*(Hour%/%3), 
      ToHour=(3*(Hour%/%3))+2)] 
      Date FromHour ToHour  Mean 
    1: 2013-11-10  0  2 0.25601839 
    2: 2013-11-10  3  5 0.63828704 
    3: 2013-11-10  6  8 -0.49699929 
    4: 2013-11-10  9  11 0.37941122 
    5: 2013-11-10  12  14 -0.01479566 
    ---          
2916: 2014-11-09  9  11 0.69827715 
2917: 2014-11-09  12  14 -0.40997757 
2918: 2014-11-09  15  17 -0.36256883 
2919: 2014-11-09  18  20 0.43272162 
2920: 2014-11-09  21  23 0.67656169 

Если вы хотите получить более полное агрегирование, например. с помощью summary, вы могли бы сделать что-то вроде этого:

summaryNames <- c(
    "Min","Q1","Med", 
    "Mean","Q3","Max") 
# 
Hourly.6 <- Dt[,sapply(.SD,function(x){ 
    as.list(summary(x)) 
    }), 
    .SDcols="Value", 
    by=list(FromHour=6*(Hour%/%6), 
      ToHour=(6*(Hour%/%6))+5)] 
setnames(Hourly.6,3:8,summaryNames) 
> head(Hourly.6) 
    FromHour ToHour Min  Q1  Med  Mean  Q3 Max 
1:  0  5 -3.414 -0.6494 0.037340 0.03586 0.7127 3.421 
2:  6  11 -3.189 -0.6488 -0.023940 -0.01856 0.6187 3.272 
3:  12  17 -3.467 -0.6743 -0.015590 -0.01424 0.6879 3.446 
4:  18  23 -3.845 -0.6761 0.002263 0.01285 0.7258 3.848 
# 
Daily.12h <- Dt[,sapply(.SD,function(x){ 
    as.list(summary(x)) 
    }), 
    .SDcols="Value", 
    by=list(Date, 
      FromHour=12*(Hour%/%12), 
      ToHour=(12*(Hour%/%12))+11)] 
setnames(Daily.12h,4:9,summaryNames) 
> head(Daily.12h) 
     Date FromHour ToHour Min  Q1  Med  Mean  Q3 Max 
1: 2013-11-10  0  11 -1.265 -0.4744 0.0999 0.19420 0.65170 1.715 
2: 2013-11-10  12  23 -1.967 -0.8032 -0.3454 -0.21150 0.42500 1.787 
3: 2013-11-11  0  11 -1.687 -0.3776 0.5576 0.18420 0.84790 1.254 
4: 2013-11-11  12  23 -1.265 -0.5237 -0.3432 -0.08151 0.09205 2.169 
5: 2013-11-12  0  11 -1.549 -0.0530 0.1699 0.24280 0.63350 1.516 
6: 2013-11-12  12  23 -2.309 -0.6314 -0.1401 -0.13080 0.39680 2.050