在时间间隔内插入 NA答案

【问题标题】：Inserting NA's during time gaps在时间间隔内插入 NA
【发布时间】：2018-06-23 16:44:13
【问题描述】：

我有一个要绘制的时间序列数据集，但时间序列有很大的数据差距。绘制此数据集时，R 用直线绘制这些间隙，我希望最终绘图不绘制这些数据间隙。我知道如何解决此问题的唯一方法是在数据集的间隙之间手动插入单行 NA。为此，我编写了一个循环遍历我的数据框的函数。该函数有效，但运行速度很慢。

#Define Function to Insert NA in long stretches so don't plot line 

PlotSpace<-function(DF){

NROW<-nrow(DF)
for(t in seq(1:NROW)){

TimeDiff<-difftime(DF$TimeStamp[t+1], DF$TimeStamp[t], units = "hours") 
DF[t,"TimeDiff"]<-TimeDiff  

if( !is.na(TimeDiff) & TimeDiff > 5 ){

    NewTimeStamp<-DF$TimeStamp[t] + 1
    NewProfStamp<-DF$ProfStamp[t] + 1
    print(NewTimeStamp)
    DF<-rbind(DF,NA) #Add last row that is NA
    DF[nrow(DF),'TimeStamp']<-NewTimeStamp
    DF[nrow(DF),'ProfStamp']<-NewProfStamp




    }
}

DF <- DF[order(DF$TimeStamp),]
DF<-DF[-1,]
DF$TimeStamp<-as.POSIXct(DF$TimeStamp)

return(DF)

}

在 R 中有没有更有效的方法来做到这一点？

示例数据：

 TimeStamp<-c("2015-05-01 10:00:00","2015-05-01 10:05:00","2015-05-01 10:10:00","2015-05-01 10:15:00",
"2015-05-01 10:20:00","2015-05-01 15:00:00","2015-05-01 15:05:00","2015-05-01 15:10:00"
,"2015-05-01 15:20:00","2015-05-01 15:30:00","2015-05-01 15:35:00")

Data<-c(1,2,3,4,5,3,7,8,9,2,11)

DF<-data.frame(TimeStamp, Data)

DF$TimeStamp<-as.POSIXct(DF$TimeStamp)

plot(DF$TimeStamp, DF$Data, type='l')

如您所见，上图绘制了 7 小时数据差距之间的一条线。我想在大于 2 小时的任何时间差异之间插入一个 NA。又名

             TimeStamp Data
1  2015-05-01 10:00:00    1
2  2015-05-01 10:05:00    2
3  2015-05-01 10:10:00    3
4  2015-05-01 10:15:00    4
5  2015-05-01 10:20:00    5
   2015-05-01 10:21:00    NA
6  2015-05-01 15:00:00    3
7  2015-05-01 15:05:00    7
8  2015-05-01 15:10:00    8
9  2015-05-01 15:20:00    9
10 2015-05-01 15:30:00    2
11 2015-05-01 15:35:00   11

【问题讨论】：

您可以通过简单的方式做到这一点。请分享您的数据的一个可重复的小示例。
不清楚你想要什么，因为你没有提供一些数据和你想要的输出来使其可重现。与我们分享
现在添加可重现的数据，抱歉

标签： r plot time-series na

【解决方案1】：

library(data.table)
setDT(DF)

# Create indicator for time gap
DF[, gap := c(diff(TimeStamp) > 2*60, F)]
# If there's a gap, add a new row
DF[, if(gap) rbind(.SD, .(TimeStamp = TimeStamp + 60), fill = T)
     else .SD
   , by = 1:nrow(DF)
   ][, -'gap']
#               TimeStamp Data
#  1: 2015-05-01 10:00:00    1
#  2: 2015-05-01 10:05:00    2
#  3: 2015-05-01 10:10:00    3
#  4: 2015-05-01 10:15:00    4
#  5: 2015-05-01 10:20:00    5
#  6: 2015-05-01 10:21:00   NA
#  7: 2015-05-01 15:00:00    3
#  8: 2015-05-01 15:05:00    7
#  9: 2015-05-01 15:10:00    8
# 10: 2015-05-01 15:20:00    9
# 11: 2015-05-01 15:30:00    2
# 12: 2015-05-01 15:35:00   11

【讨论】：