频率时间序列在R与时间数据

Question

 [9982] "2012-10-22 12:10:21 EDT" "2012-10-22 02:48:09 EDT" "2012-10-22 13:13:51 EDT"
 [9985] "2012-10-22 14:24:23 EDT" "2012-10-22 10:49:54 EDT" "2012-10-22 09:49:32 EDT"

给定的是我正在处理的数据的R打印输出。实际上，我有一个包含上述格式的日期和时间的大数据列。

我还没能弄清楚如何使用这些数据并在r中创建时间序列图。我有兴趣通过一些任意时间框架(如10min, 30min或60min)将数据进行潜在的分组，并绘制随时间变化的结果。

在这个问题上任何帮助都是非常感谢的!谢谢阅读

Answer 1

您没有提供太多示例数据来真正让我们了解您想要实现的目标，但是这里有一些东西可能会让您开始。最终，建议归结为将数据转换为"xts"，并使用period.apply在"任意"时间框架内聚合和绘制数据。

下面是一些样本数据，首先作为data.frame的随机值，从2012-10-22 12:10:21 EDT开始每11分钟收集一次，然后转换为xts:

set.seed(1)
temp <- data.frame(date = seq(as.POSIXct("2012-10-22 12:10:21 EDT", tz="EDT"), 
                              length.out = 100, by = "11 min"),
                   values = rnorm(100))
library(xts)
x.temp <- xts(temp[-1], temp[, 1])
head(x.temp)
#                         values
# 2012-10-22 12:10:21 -0.6264538
# 2012-10-22 12:21:21  0.1836433
# 2012-10-22 12:32:21 -0.8356286
# 2012-10-22 12:43:21  1.5952808
# 2012-10-22 12:54:21  0.3295078
# 2012-10-22 13:05:21 -0.8204684

在这里，我们将任意地汇总每93分钟的总和。

my93minAgg <- period.apply(x.temp, 
                           INDEX = endpoints(x.temp, on = "mins", k = 93), 
                           FUN = sum)
my93minAgg
#                         values
# 2012-10-22 13:16:21  0.3133101
# 2012-10-22 14:55:21  1.1543989
# 2012-10-22 16:23:21  2.1290954
# 2012-10-22 18:02:21  0.5205041
# 2012-10-22 19:30:21 -0.6007850
# 2012-10-22 21:09:21  1.5058904
# 2012-10-22 22:37:21  0.9999036
# 2012-10-23 00:16:21  1.1553448
# 2012-10-23 01:44:21  1.9799783
# 2012-10-23 03:23:21 -1.7152471
# 2012-10-23 04:51:21  2.9882778
# 2012-10-23 06:19:21  0.4580653

你可以这样画:

plot(my93minAgg, main = "My 93 Minute Aggregation")