Предполагая, что № магазина не имеет значения и изменив последние три строки в данных примера, показанных в вопросе, на 09:12:..
вместо 09:11:..
, поэтому у нас есть как минимум две разные минуты:
# create test data
Lines <- "Store No.,Date,Time,Watt
33,2011/09/26,09:11:01,0.0599E+03
34,2011/09/26,09:11:02,0.0597E+03
35,2011/09/26,09:11:03,0.0598E+03
36,2011/09/26,09:11:04,0.0596E+03
37,2011/09/26,09:11:05,0.0593E+03
38,2011/09/26,09:11:06,0.0595E+03
39,2011/09/26,09:12:07,0.0595E+03
40,2011/09/26,09:12:08,0.0595E+03
41,2011/09/26,09:12:09,0.0591E+03"
cat(Lines, "\n", file = "data.txt")
# read in aggregating at the same time
library(zoo)
library(chron)
z <- read.zoo("data.txt", header = TRUE, sep = ",", index = 2:3,
FUN = paste, FUN2 = function(x) trunc(as.chron(x), "00:01:00"),
aggregate = mean)[, -1]
Здесь FUN
применяется к столбцам, указанным index
. Он вставляет их вместе, а затем FUN2
применяется к результату FUN
, создающему chron
дату / время. Наконец, строки с одинаковыми значениями FUN2
затем агрегируются, принимая среднее значение Watt
, давая:
> z
(09/26/11 09:11:00) (09/26/11 09:12:00)
59.63333 59.36667
В зависимости от того, что требуется, аргумент aggregate
можно изменить на aggregate = function(x) tail(x, 1)
вместо показанного аргумента aggregate
.
Для получения дополнительной информации и примеров загрузите пакет zoo и посмотрите ?read.zoo
, ?aggregate.zoo
и vignette("zoo-read")
, а также другие виньетки и файлы справки.
ОБНОВЛЕНИЕ: Небольшое упрощение с помощью аргумента FUN2
. Не уверен, но этот read.zoo
аргумент
возможно, не существовало на момент первого ответа на этот вопрос.