以 10 分钟间隔加入和绘制不同时间的数据答案

【问题标题】：Join and plot data with different times in 10 minute interval以 10 分钟间隔加入和绘制不同时间的数据
【发布时间】：2020-11-26 12:47:04
【问题描述】：

我在 Access 数据库中有 3 个表具有相同的列名（TempDate 和 Temp），但时间戳不同。数据以 10 分钟的间隔收集，但每个记录设备都有不同的开始时间。我想将这些合并到一个表中，每个表都有一个 TempDate 和一个 Temp 列（temp1、temp2、temp3）。

我需要有关如何在 Access 或 R 中执行此操作的帮助。我已经开始将 R 与 MySQL 代码一起使用，但我还是很陌生。提前致谢。最终，我想将这些数据加入到另一个数据帧中，并带有来自同一时期的日期时间戳。如果有人可以告诉我如何告诉它按间隔分组，我想我可以做到这一点。然后最后使用 ggplot 绘图

数据

    temp1<-data.frame(TempDate=c("2020/08/11 07:13:01","2020/08/11 07:23:01","2020/08/11 07:33:01","2020/08/11 07:43:01"),Temperature=c(1.610,-1.905,-1.905,-0.901))

temp2<-data.frame(TempDate=c("2020/08/11 07:10:01","2020/08/11 07:20:01","2020/08/11 07:30:01","2020/08/11 07:40:01"),Temperature=c(15.641,15.641,15.641,15.641))

temp3<-data.frame(TempDate=c("2020/08/11 07:19:01","2020/08/11 07:29:01","2020/08/11 07:39:01","2020/08/11 07:49:01"),Temperature=c(2.062,3.573,4.076,4.579))

> temp3 #as example
             TempDate Temperature
1 2020/08/11 07:19:01       2.062
2 2020/08/11 07:29:01       3.573
3 2020/08/11 07:39:01       4.076
4 2020/08/11 07:49:01       4.579

#what I want row 1 is temps recorded from 07:10:00-07:29:59, etc
> 
             TempDate    Temp1    Temp2   Temp3
1 2020/08/11 07:10:00    1.610    15.641   2.062
2 2020/08/11 07:20:00    -1.905   15.641   3.573
3 2020/08/11 07:30:00    -1.905   15.641   4.076
4 2020/08/11 07:40:00    -1.901   15.641   4.579

更新： 感谢 Ben 的出色回答让我开始解决这个问题。在提出另一个问题时，建议使用floor_date。这段代码比@Ben 的 cut 函数更适合我的数据。使用 cut 时，我会得到以 9 (12:19) 而不是 0 (12:10) 结尾的时间。我还在 cut 函数中尝试了TempDate+60，但随后某些日期会在接下来的 10 分钟间隔内获得时间。下面的代码更准确。

library(lubridate)    
tempdata<-bind_rows(burrow=burrow,shade=shade,sun=sun,.id='Series') %>%
       mutate(TempDate = as.POSIXct(TempDate, tz="UTC"),
         TimeStamp = floor_date(TempDate, unit='10 mins'),
         TimeStamp = as.POSIXct(TimeStamp, tz="UTC")) %>%
       filter(TimeStamp > as.POSIXct("2020-08-12 13:29:00", tz="UTC")) %>%
       select(Series, Temperature,TimeStamp) %>%
       arrange(TimeStamp)

【问题讨论】：

标签： mysql r ms-access nstimeinterval

【解决方案1】：

在 R 中，您可以使用 tidyverse 方法执行以下操作。

首先，您可以使用 bind_rows 将所有数据框放在一起，然后添加一个 source 列，其中包含这些温度来自的数据框的名称，或最终结果中的目标列。

然后，确保您的 TempDate 是 POSIXct。您可以使用cut 将您的日期时间设置为 10 分钟间隔。

此时，我会考虑将结果保留为使用ggplot2 进行绘图。通常最好保留“长”格式而不是“宽”格式。但是，如果您希望它采用“宽”格式，那么您可以使用来自 tidyr 的 pivot_wider。

library(dplyr)
library(tidyr)

bind_rows(temp1 = temp1, temp2 = temp2, temp3 = temp3, .id = 'source') %>%
  mutate(TempDate = as.POSIXct(TempDate),
         NewTempDate = cut(TempDate, breaks = "10 min")) %>%
  pivot_wider(id_cols = NewTempDate, names_from = source, values_from = Temperature)

输出

  NewTempDate          temp1 temp2 temp3
  <fct>                <dbl> <dbl> <dbl>
1 2020-08-11 07:10:00  1.61   15.6  2.06
2 2020-08-11 07:20:00 -1.90   15.6  3.57
3 2020-08-11 07:30:00 -1.90   15.6  4.08
4 2020-08-11 07:40:00 -0.901  15.6  4.58

【讨论】：

嗨，本，谢谢。我想要一个图表，每个温度都是不同的线。您对长数据的建议意味着我可以为每个数据框添加一个新列以了解温度类型，然后将它们绑定在一起。好主意。

【解决方案2】：

在 Access (VBA) 中，您可以像这样将时间四舍五入：

texttime = "2020/08/11 07:19:01"
truetime = DateValue(texttime) + TimeSerial(Hour(CDate(texttime)), (Minute(CDate(texttime)) \ 10) * 10, 0)

' Result:
' 2020-11-08 07:10:00

但是，如何在R中实现这一点，我不知道。

【讨论】：