Как агрегировать почасовые значения в средние значения за 24 часа без метки времени - PullRequest
Новая
       65

Как агрегировать почасовые значения в средние значения за 24 часа без метки времени

0 голосов
/ 06 июня 2019

У меня есть «mydata_hourly» с 3 станциями (фактически больше) и их часовыми значениями температуры за один год.Это дает мне 8760 часовых измерений за один год.Теперь я хочу иметь такую ​​же структуру, но со средним значением (365) за 24 часа означает «mydata_daily».

Я пробовал что-то с циклом for, это не сработало.Я слышал кое-что о агрегатной функции.Я нашел что-то с отметкой времени, чего, к сожалению, у меня нет.

. 

my_data_hourly <- structure(c(8.29, 7.96, 8.14, 7.27, 7.37, 7.3, 7.23, 7.53, 
7.98, 10.2, 12.39, 14.34, 14.87, 14.39, 12.54, 11.84, 10.3, 10.62, 
10.65, 10.56, 10.43, 10.35, 9.85, 9.12, 8.95, 8.82, 8.92, 9.33, 
9.44, 9.3, 9.15, 9.37, 9.54, 10.24, 12.13, 12.43, 12.65, 13, 
13.18, 13.58, 13.64, 13.75, 13.85, 13.94, 13.79, 13.84, 13.94, 
14.26, 24.93, 24.64, 23.67, 21.46, 21.33, 20.83, 21.12, 21.1, 
23.75, 25.39, 30.72, 30.71, 30.81, 30.92, 32.61, 32.37, 32.49, 
30.68, 30.23, 30.45, 28.1, 26.9, 25.09, 25.07, 24.59, 24.22, 
23.05, 22.21, 22.07, 21.6, 21.24, 21.22, 21.85, 24.87, 28.85, 
29.42, 30.82, 30.97, 31.32, 30.81, 30.83, 29.9, 30.01, 30.31, 
30, 27.91, 25.78, 25.88, 8.78, 8.47, 8.49, 7.65, 8.63, 9.02, 
9.02, 8.11, 7.63, 9.19, 11.25, 12.24, 13.62, 12.09, 10.6, 11.1, 
10.16, 10.44, 9.58, 10.04, 10.01, 10.23, 9.51, 9.2, 9.34, 9.6, 
9.4, 9.45, 9.36, 9.26, 9.3, 9.46, 9.58, 9.89, 10.6, 11.04, 12.1, 
12.61, 13.12, 13.47, 13.55, 13.51, 13.63, 13.84, 13.93, 14.17, 
13.97, 13.86), .Dim = c(48L, 3L), .Dimnames = list(NULL, c("station1", 
"station2", "station3")))

. 

hourly_measure    Station1          Station2           Station3
[1,]              8.29             24.93              8.78
[2,]              7.96             24.64              8.47
[3,]              8.14             23.67              8.49
[4,]              7.27             21.46              7.65
[5,]              7.37             21.33              8.63
[6,]              7.30             20.83              9.02
[7,]              7.23             21.12              9.02
[8,]              7.53             21.10              8.11
[9,]              7.98             23.75              7.63
[10,]             10.20            25.39              9.19
[11,]             12.39            30.72             11.25
[12,]             14.34            30.71             12.24
[13,]             14.87            30.81             13.62
[14,]             14.39            30.92             12.09
[15,]             12.54            32.61             10.60
[16,]             11.84            32.37             11.10
[17,]             10.30            32.49             10.16
[18,]             10.62            30.68             10.44
[19,]             10.65            30.23              9.58
[20,]             10.56            30.45             10.04
[21,]             10.43            28.10             10.01
[22,]             10.35            26.90             10.23
[23,]              9.85            25.09              9.51
[24,]              9.12            25.07              9.20
[25,]              8.95            24.59              9.34
[26,]              8.82            24.22              9.60
[27,]              8.92            23.05              9.40
[28,]              9.33            22.21              9.45
[29,]              9.44            22.07              9.36
[30,]              9.30            21.60              9.26
[31,]              9.15            21.24              9.30
[32,]              9.37            21.22              9.46
[33,]              9.54            21.85              9.58
[34,]             10.24            24.87              9.89
[35,]             12.13            28.85             10.60
[36,]             12.43            29.42             11.04
[37,]             12.65            30.82             12.10
[38,]             13.00            30.97             12.61
[39,]             13.18            31.32             13.12
[40,]             13.58            30.81             13.47
[41,]             13.64            30.83             13.55
[42,]             13.75            29.90             13.51
[43,]             13.85            30.01             13.63
[44,]             13.94            30.31             13.84
[45,]             13.79            30.00             13.93
[46,]             13.84            27.91             14.17
[47,]             13.94            25.78             13.97
[48,]             14.26            25.88             13.86

Так что в теории я хочу иметь mydata_hourly [1: 24,1] в my_data_daily [1,1] и mydata_hourly [25: 48,1] в mydata_daily [2,1]

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 06 июня 2019

Это временные ряды, и, вероятно, лучше использовать для них представления временных рядов, которые облегчат построение графиков и другую обработку временных рядов.

I) ts Предположим, ваши данные - это матрицаm показано воспроизводимо в примечании в конце.Преобразуйте это в ts временной ряд с частотой 24, а затем агрегируйте, как показано.Пакеты не используются. 

tt <- ts(m, frequency = 24)
aggregate(tt, 1, mean)

, что дает: 

Time Series:
Start = 1 
End = 2 
Frequency = 1 
  Station1 Station2  Station3
1 10.06333 26.89042  9.794167
2 11.71000 25.40542 11.585000

2) zooreg Альтернативой является создание объектов zooreg с использованием пакета zoo. 

library(zoo)

z <- zooreg(m, frequency = 24)
aggregate(z, as.integer, mean)

подача: 

  Station1 Station2  Station3
1 10.06333 26.89042  9.794167
2 11.71000 25.40542 11.585000

Примечание 

Lines <- "
Station1          Station2           Station3
8.29             24.93              8.78
7.96             24.64              8.47
8.14             23.67              8.49
7.27             21.46              7.65
7.37             21.33              8.63
7.30             20.83              9.02
7.23             21.12              9.02
7.53             21.10              8.11
7.98             23.75              7.63
10.20            25.39              9.19
12.39            30.72             11.25
14.34            30.71             12.24
14.87            30.81             13.62
14.39            30.92             12.09
12.54            32.61             10.60
11.84            32.37             11.10
10.30            32.49             10.16
10.62            30.68             10.44
10.65            30.23              9.58
10.56            30.45             10.04
10.43            28.10             10.01
10.35            26.90             10.23
 9.85            25.09              9.51
 9.12            25.07              9.20
 8.95            24.59              9.34
 8.82            24.22              9.60
 8.92            23.05              9.40
 9.33            22.21              9.45
 9.44            22.07              9.36
 9.30            21.60              9.26
 9.15            21.24              9.30
 9.37            21.22              9.46
 9.54            21.85              9.58
10.24            24.87              9.89
12.13            28.85             10.60
12.43            29.42             11.04
12.65            30.82             12.10
13.00             0.97             12.61
13.18            31.32             13.12
13.58            30.81             13.47
13.64            30.83             13.55
13.75            29.90             13.51
13.85            30.01             13.63
13.94            30.31             13.84
13.79            30.00             13.93
13.84            27.91             14.17
13.94            25.78             13.97
14.26            25.88             13.86"
m <- as.matrix(read.table(text = Lines, header = TRUE))
1 голос
/ 06 июня 2019

Одна dplyr возможность может быть: 

df %>%
 group_by(Period = gl(n()/24, 24)) %>%
 summarise_at(-1, mean)

  Period Station1 Station2 Station3
  <fct>     <dbl>    <dbl>    <dbl>
1 1          10.1     26.9     9.79
2 2          11.7     25.4    11.6
...