Мне нужно преобразовать свои почасовые данные в ежедневные данные, взяв сумму - PullRequest
Новая
       8

Мне нужно преобразовать свои почасовые данные в ежедневные данные, взяв сумму

0 голосов
/ 10 сентября 2018

набор данных: 

structure(list(time = structure(c(1506406740, 1506406770, 1506406860, 
1506406890, 1506406920, 1506406950, 1506406980, 1506407010, 1506407040, 
1506407070), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "UTC"), 
Column3 = c(131, 131, 131, 131, 131, 131, 131, 131, 131, 
131), m_Pm = c(2.402842, 2.556558, 2.805165, 2.97428, 3.101824, 
3.23984, 3.359587, 3.474448, 3.62753, 3.773597)), row.names = c(NA, 
-10L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Работает нормально до первой агрегатной функции. после этого я не могу получить правильный ответ после функции суммы. Вместо этого я получаю большие значения 

library(dplyr)
library(ggplot2)

attach(data)
data %>% #filtering 131 and 132
  select(time,Column3,m_Pm) %>%
  filter(data,Column3=="131") 
filter(data,Column3=="132")
data_131<-filter(data,Column3=="131") 
data_132<-filter(data,Column3=="132") 

#datehour column (dailyaverage)
data_131$datehour<-format(data_131$time,"%Y-%m-%d %H")
aggregate(m_Pm~datehour,data_131, mean)

#datecolumn

data_131$date1<-format(data_131$time,"%Y-%m-%d")
dE_131<-aggregate(m_Pm~date1,data_131,sum)
dE_131}

Поскольку данные слишком велики, я не могу опубликовать их здесь. Это данные за 7 месяцев каждые 30 секунд.

1 Ответ

0 голосов
/ 10 сентября 2018 
library(dplyr)
df %>% mutate(dayH= format(time,"%Y-%m-%d %H"), day= format(time,"%Y-%m-%d")) %>% 
       group_by(dayH) %>% mutate(th=mean(m_Pm)) %>% distinct(dayH, .keep_all = TRUE) %>% 
       group_by(day) %>% summarise(tday=sum(th))

# A tibble: 1 x 2
  day         tday
  <chr>      <dbl>
1 2017-09-26  15.7


df %>% mutate(dayH= format(time,"%Y-%m-%d %H"), day= format(time,"%Y-%m-%d"), month=format(time,"%Y-%m")) %>% 
       group_by(dayH) %>% mutate(th=mean(m_Pm)) %>% distinct(dayH, .keep_all = TRUE) %>% 
       group_by(day) %>% mutate(tday=sum(th)) %>% distinct(day, .keep_all = TRUE) %>% 
       group_by(month) %>% summarise(tmonth=sum(tday))
...