Вычисление среднего значения переменной для разных временных сегментов / интервалов в R

Question

У меня есть набор данных тренировки, данные записываются каждую секунду.

Rows: 897
Columns: 8
$ session.date <dttm> 2020-04-09 07:12:00, 2020-04-09 07:12:00, 2020-04-09 07:12:00, 2020-04-09 07:12:00, 2020-04-09 07:12:00, 2020-04-09 07:12:00, 2020-04-09 07:12:00, 2020-04-09 07:12:00, 2020-04-09 07:12:00, 2020...
$ secs         <int> 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, ...
$ power        <dbl> 187.000, 187.000, 187.000, 187.000, 194.250, 201.500, 208.750, 216.000, 225.000, 234.000, 243.000, 246.000, 249.000, 252.000, 255.000, 252.000, 249.000, 246.000, 245.250, 244.500, 243.750, 243.0...
$ distance     <dbl> 0.0000, 5.0000, 10.0000, 13.9900, 17.9925, 21.9950, 25.9975, 30.0000, 35.6633, 41.3267, 46.9900, 50.9925, 54.9950, 58.9975, 63.0000, 68.3333, 73.6667, 79.0000, 83.2500, 87.5000, 91.7500, 96.0000...
$ cadence      <dbl> 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 4.2500, 8.5000, 12.7500, 17.0000, 16.6667, 16.3333, 16.0000, 16.2500, 16.5000, 16.7500, 17.0000, 16.6667, 16.3333, 16.0000, 16.0000, 16.0000, 16.0000, 16.0000, 16...
$ heart_rate   <dbl> 0.000, 50.000, 100.000, 102.000, 104.000, 106.000, 108.000, 110.000, 112.333, 114.667, 117.000, 118.500, 120.000, 121.500, 123.000, 125.333, 127.667, 130.000, 130.750, 131.500, 132.250, 133.000,...
$ speed        <dbl> 4.055000, 4.055000, 4.055000, 4.055000, 4.105750, 4.156500, 4.207250, 4.258000, 4.313333, 4.368667, 4.424000, 4.442000, 4.460000, 4.478000, 4.496000, 4.480000, 4.464000, 4.448000, 4.442000, 4.43...
$ min          <dbl> 0.00, 0.02, 0.03, 0.05, 0.07, 0.08, 0.10, 0.12, 0.13, 0.15, 0.17, 0.18, 0.20, 0.22, 0.23, 0.25, 0.27, 0.28, 0.30, 0.32, 0.33, 0.35, 0.37, 0.38, 0.40, 0.42, 0.43, 0.45, 0.47, 0.48, 0.50, 0.52, 0....

Эти данные взяты из интервала, в котором есть 4 x 90 секунд "работы" и 30 сек c покоя. Я хотел бы усреднить мощность для каждого 90-секундного рабочего периода, а затем получить общее среднее значение для раздела «работа» сессии. Я могу сделать это индивидуально для тех периодов времени, которые я хочу.

library(dplyr)
df <- Data %>%
filter(min>=0 & min <= 1.5) %>%
group_by(session.date) %>%
summarise(ave_power = mean(power))

Однако это кажется утомительным для всех различных моментов времени, для которых я хочу получить среднее значение. то есть 0-1,5 мин, 2-3,5 мин, 4-5,5 мин, 6-7,5 мин, а затем усреднить те.

Есть ли у кого-нибудь предложения о более быстром / более эффективном способе сделать это? Спасибо

Answer 1

Пожалуйста, рассмотрите возможность создания воспроизводимого примера (включая данные) в соответствии с Как создать великолепный воспроизводимый пример R

Чтобы получить среднее значение для каждого 90-секундного периода, вы можете создать новую переменную с различными временными интервалами, а затем сгруппировать по этим:

library(dplyr)
Data %>%
  mutate(Cuts = cut(min, seq(from = 0, to = 60, by = 1.5))) %>%
  group_by(session.data, Cuts) %>%
  summarise(ave_power = mean(power)) %>%
  ungroup()

Answer 2

Одним из методов может быть использование модульной арифметики c для группировки даты в 120-секундные секции. Это работает только в том случае, если, как вы говорите, интервалы между данными составляют 90 + 30 секунд.

Начните с создания образца данных. Мы можем использовать 4 * 120 = 480 секунд данных с некоторыми случайно сгенерированными показаниями мощности.

library(tidyverse)

df <- tibble(secs = 0:479, power = runif(480, 180, 250))

Затем мы можем сгруппировать данные в фрагменты длиной 120 секунд, взяв целочисленное деление секунд на 120. Секунды по группам также может быть рассчитано как mod (secs, 120).

df <- df %>% 
  mutate(
    group = secs %/% 120 + 1,
    secs_group = secs %% 120
  ) %>% 
  mutate(period = if_else(secs_group < 90, "work", "rest")) 

# # A tibble: 480 x 5
#     secs power group secs_group period
#    <int> <dbl> <dbl>      <dbl> <chr> 
#  1     0  230.     1          0 work  
#  2     1  246.     1          1 work  
#  3     2  248.     1          2 work  
#  4     3  232.     1          3 work  
#  5     4  223.     1          4 work  
#  6     5  243.     1          5 work  
#  7     6  243.     1          6 work  
#  8     7  194.     1          7 work  
#  9     8  192.     1          8 work  
# 10     9  247.     1          9 work  
# # ... with 470 more rows

Я также идентифицировал каждую запись как «работу» или «отдых» в зависимости от того, находится ли она в первых 90 секундах группы.

Затем можно рассчитать среднюю мощность для каждой группы

df %>% 
  filter(period == "work") %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarise(mean_power = mean(power))

# # A tibble: 4 x 2
#   group mean_power
# * <dbl>      <dbl>
# 1     1       216.
# 2     2       216.
# 3     3       217.
# 4     4       214.