如何在给定时间段内执行基于R时间的重采样，相当于使用熊猫"重采样"函数？

Question

我正在尝试找到一种方法来执行与下面的熊猫操作等效的重新采样操作：

原始数据帧 DF 示例：

                      FT
Time                     
2017-03-18 23:30:00  73.9
2017-03-18 23:31:00  73.5
2017-03-18 23:32:00  71.6
2017-03-18 23:33:00  71.3
2017-03-18 23:34:00  72.3
2017-03-18 23:35:00  72.1
2017-03-18 23:36:00  70.1
2017-03-18 23:37:00  67.9
2017-03-18 23:38:00  65.4
2017-03-18 23:39:00  63.4
2017-03-18 23:40:00  61.3
2017-03-18 23:41:00  59.9
2017-03-18 23:42:00  58.4
2017-03-18 23:43:00  58.4
2017-03-18 23:44:00  55.6
2017-03-18 23:45:00  54.3
2017-03-18 23:46:00  54.3
2017-03-18 23:47:00  53.0
2017-03-18 23:48:00  51.9
2017-03-18 23:49:00  50.8
2017-03-18 23:50:00  49.8
2017-03-18 23:51:00  48.9
2017-03-18 23:52:00  47.6
2017-03-18 23:53:00  44.5
2017-03-18 23:54:00  57.2
2017-03-18 23:55:00  61.6
2017-03-18 23:56:00  59.8
2017-03-18 23:57:00  58.0
2017-03-18 23:58:00  56.2
2017-03-18 23:59:00  56.2

重采样：

date_format= '%d-%b-%Y %H:%M:%S'
df.index=pd.to_datetime(df.index,format=date_format)
df=df.resample('5Min').mean()

输出：

                  FT
Time                      
2017-03-18 23:30:00  72.52
2017-03-18 23:35:00  67.78
2017-03-18 23:40:00  58.72
2017-03-18 23:45:00  52.86
2017-03-18 23:50:00  49.60
2017-03-18 23:55:00  58.36

我想知道使用给定的聚合函数(例如平均值、总和等(和给定的采样时间对数据帧进行重新采样的最简单方法。 在 Pandas 中，我知道不使用插值，并且重采样函数执行"分组依据"操作。

我猜转换为日期时间可以这样完成：

df$Time=strptime(df$Time,"%d-%b-%Y %H:%M:%S")

但我不确定我应该使用哪个 R 库来重新采样操作本身。

谢谢

编辑：

使用读取器read_csv我获得

# A tibble: 43,981 × 6
                   Time Power   Tin    FT    RT  Flow
*                 <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1  16-Feb-2017 11:00:00  0.09 18.87  57.9  53.3    17
2  16-Feb-2017 11:01:00  0.09 18.87  57.9  53.3    17
3  16-Feb-2017 11:02:00  0.09 18.87  57.9  53.3    17
4  16-Feb-2017 11:03:00  0.09 18.87  57.9  53.3    17
5  16-Feb-2017 11:04:00  0.09 18.87  57.9  53.3    17
6  16-Feb-2017 11:05:00  0.09 18.87  57.9  53.3    17
7  16-Feb-2017 11:06:00  0.09 18.87  57.9  53.3    17
8  16-Feb-2017 11:07:00  0.09 18.87  57.9  53.3    17
9  16-Feb-2017 11:08:00  0.09 18.87  57.9  53.3    17
10 16-Feb-2017 11:09:00  0.09 18.87  57.9  53.3    17
# ... with 43,971 more rows

但

df %>% thicken("5 min") %>% group_by(Time_5_min) %>% summarise(mean(FT))

给出以下错误：

"Error: x does not contain a variable of class Date, POSIXct, or POSIXlt.
Traceback:"

更新：

@Edwin给出的解决方案效果很好

我使用以下转换为日期时间。

df$Time=as.POSIXct(df$Time, format="%d-%b-%Y %H:%M:%S")

Answer 1

使用 dplyr 和 padr .(这是假设Time是一个日期时间变量，如果您使用 readr 中的函数，它将是 datetime 变量。

library(dplyr); library(padr)
dt$Time <- anytime::anytime(dt$Time)
dt %>% thicken("5 min") %>% group_by(Time_5_min) %>% summarise(mean(FT))