Я пытался работать над усреднением данных относительно месяца и времени. Данные, которые я использую, составляют 6 месяцев (скажем, с января по июнь) с интервалом 15 минут в одном столбце и значением в период времени во втором столбце. я усредняюсь данными от минутного интервала почасового интервала с использованием указанных ниже трески:Как агрегировать данные относительно уровня времени?
library(xts)
data<-read.csv("C:/Users/naman.nagar/Downloads/JAVA &R/15_Minute_Site_ Avg.csv",header=TRUE,stringsAsFactors = FALSE)
data$Timestamp<-as.POSIXct(strptime(cognos_data$Timestamp,format="%Y-%m-%d %H:%M"))
data.xts<-xts(x=cognos_data$Wanamaker,cognos_data$Timestamp)
ep<-endpoints(data.xts,"hours")
period.apply(data.xts,ep,mean)
Данные я заводится используя приведенный выше код:
2015-12-19 10:15:00 1602
2015-12-19 11:15:00 1608
2015-12-19 12:15:00 1590
2015-12-19 13:15:00 1590
2015-12-19 14:15:00 1344
2015-12-19 15:15:00 1338
2015-12-19 16:15:00 1338
2015-12-19 17:15:00 1338
2015-12-19 18:15:00 1338
2015-12-19 19:15:00 1392
2015-12-19 20:15:00 1368
2015-12-19 21:15:00 1302
2015-12-19 22:15:00 1302
2015-12-19 23:15:00 1266
2015-12-20 00:15:00 1248
2015-12-20 01:15:00 1254
2015-12-20 02:15:00 1218
2015-12-20 03:15:00 1188
Теперь из этих данных, я хотят среднемесячные данные, как:
2015-12 10:00:00 1389
2015-12 11:00:00 1390
2015-12 12:00:00 1400
2015-12 13:00:00 1396
средства, чтобы сказать, что я получить усредненные данные полного месяца декабря на почасовой уровне говорят на 12:00:00, чтобы получить усредненное значение по номиналу конкретный час для полного месяца.
Пожалуйста, помогите. Спасибо заранее!
В какой-то степени, но у меня есть шесть месяцев данных, и я хочу ежемесячные данные усредняются на почасовой основе. Ваш ответ будет группировать и усреднять полный набор данных в течение 6 месяцев в течение определенного часа, однако мне нужно усреднять каждый ежемесячный отчет на ежечасном уровне. Поскольку данные составляют 6 месяцев, это приведет к 144 строкам (6 месяцев * 24 часа). Это имеет смысл? – NAN
редактировал мой ответ, когда я понял, что ;-) –
Большое спасибо Винсент! :-) – NAN