将时间序列数据子集到定义的间隔中答案

【问题标题】：Subset time series data into defined intervals将时间序列数据子集到定义的间隔中
【发布时间】：2014-03-08 13:19:14
【问题描述】：

我正在尝试将数据子集或过滤到定义的时间间隔中。你能帮我将以下数据分成 2 分钟的时间间隔吗？我查看了 Lubridate、split() 和 cut()，但无法弄清楚如何正确执行此操作。

我查看了this post on SO，但它似乎不是我需要的。

请注意，第 1 列和第 2 列是字符类，第 3 列是 POSIXct 类。如果可能的话，我想让解决方案使用日期时间列 (POSIXct)。

         date  time            datetime use..kW.     gen..kW. Grid..kW.
120 12/31/2013 21:59 2013-12-31 21:59:00 1.495833 -0.003083333  1.495833
121 12/31/2013 21:58 2013-12-31 21:58:00 1.829583 -0.003400000  1.829583
122 12/31/2013 21:57 2013-12-31 21:57:00 1.977283 -0.003450000  1.977283
123 12/31/2013 21:56 2013-12-31 21:56:00 2.494750 -0.003350000  2.494750
124 12/31/2013 21:55 2013-12-31 21:55:00 2.218283 -0.003500000  2.218283
125 12/31/2013 21:54 2013-12-31 21:54:00 2.008283 -0.003566667  2.008283
126 12/31/2013 21:53 2013-12-31 21:53:00 2.010917 -0.003600000  2.010917
127 12/31/2013 21:52 2013-12-31 21:52:00 2.011867 -0.003583333  2.011867
128 12/31/2013 21:51 2013-12-31 21:51:00 2.015033 -0.003600000  2.015033
129 12/31/2013 21:50 2013-12-31 21:50:00 2.096550 -0.003850000  2.096550

新的子集只会从每两分钟间隔获取数据，如下所示：

      date  time            datetime use..kW.     gen..kW. Grid..kW.
121 12/31/2013 21:58 2013-12-31 21:58:00 1.829583 -0.003400000  1.829583
123 12/31/2013 21:56 2013-12-31 21:56:00 2.494750 -0.003350000  2.494750
125 12/31/2013 21:54 2013-12-31 21:54:00 2.008283 -0.003566667  2.008283
127 12/31/2013 21:52 2013-12-31 21:52:00 2.011867 -0.003583333  2.011867
129 12/31/2013 21:50 2013-12-31 21:50:00 2.096550 -0.003850000  2.096550

对于我的数据，我实际上将执行 5 和 15 分钟的间隔。但是如果我对上面的数据和 2 分钟的时间间隔有一个好的解决方案，我应该能够适当地调整代码以满足我的需要。

【问题讨论】：

不清楚您要做什么，为什么它与时间相关，或者为什么Data[c(FALSE,TRUE),] 不起作用。
我想根据时间间隔过滤我的数据。在我上面提供的示例数据中，我只想每 2 分钟进行一次观察 - 不是每两分钟计算一次任何函数，只是在时间间隔内对观察进行子集化。这有帮助吗？
简单的子集规则，结合正则表达式，在这里可能就足够了。例如。对于 data.frame d: d[grep('[02468]$', d$time), ]。该模式匹配任何以 0、2、4、6 或 8 结尾的字符串（时间）。

标签： r time-series posixct

【解决方案1】：

使用cut 和plyr::ddply：

groups <- cut(as.POSIXct(df$datetime), breaks="2 min")
library(plyr)
ddply(df, "groups", tail, 1)[, -1]
#         date  time            datetime use..kW.     gen..kW. Grid..kW.
# 1 12/31/2013 21:50 2013-12-31 21:50:00 2.096550 -0.003850000  2.096550
# 2 12/31/2013 21:52 2013-12-31 21:52:00 2.011867 -0.003583333  2.011867
# 3 12/31/2013 21:54 2013-12-31 21:54:00 2.008283 -0.003566667  2.008283
# 4 12/31/2013 21:56 2013-12-31 21:56:00 2.494750 -0.003350000  2.494750
# 5 12/31/2013 21:58 2013-12-31 21:58:00 1.829583 -0.003400000  1.829583

或者

arrange(ddply(df, "groups", tail, 1)[, -1], datetime, decreasing=TRUE)

如果你想反过来排序。

【讨论】：

谢谢@lukeA！这似乎接近我所需要的。但是，当我调用 ddply() 时，它会用 NA 填充前两行（21:50 和 21:52）。你知道它为什么这样做吗？你也可以告诉我你的 ddply 函数的语法吗？
NVM，问题是我的 df 只有六行（原始数据的头部）。代码现在适用于这个小例子。我正在使用包含 299,466 个观察值的原始数据框对其进行测试，这需要一段时间……您还能指导我了解 ddply 函数的语法吗？
@stokeinfo 首先，ddply 将df 拆分为groups 的子数据帧，其中包含每个观察的时间间隔。然后ddply 将参数为1 的tail 函数应用于每个子数据帧。这仅返回每个的最后一行。之后，ddply 将结果绑定在一起并返回一个数据框。 groups 将是第一列，[, -1] 将其排除在外。不知道这是否真的是你需要的，但这是一个尝试。
感谢@lukeA 的解释。它工作得很好。多亏了你，我才能将我的数据从 478,000 行（分钟级观察）减少到只有 20,899 行（15 分钟间隔）。这将使我的分析更快。为了速度，使用正则表达式对像 jbaums 所暗示的那样子集可能会更快，但我想学习一个使用 POSIXct 格式的解决方案 - 所以非常感谢您的回答。谢谢！
@stokeinfo 很高兴它有效。 PS：plyr的作者最近发布了dplyr，速度快多了。也许你也想看看：blog.rstudio.org/2014/01/30/dplyr-0-1-1。