含缺失值的xts类型的时间序列,不进行插值,对2min精度的时间序列用R语言进行重采样至1hour精度,不使用to.period函数
时间: 2024-02-18 19:04:05 浏览: 24
可以使用`period.apply`函数对`xts`时间序列进行重采样,例如将2分钟的时间序列重采样至1小时的时间序列。具体实现如下:
```R
library(xts)
# 创建一个含缺失值的2分钟精度的xts时间序列
x <- xts(c(1, NA, 2, 3, 4, 5, NA, 6, 7, 8, 9),
order.by = as.POSIXct(c("2022-01-01 09:00:00",
"2022-01-01 09:02:00",
"2022-01-01 09:04:00",
"2022-01-01 09:06:00",
"2022-01-01 09:08:00",
"2022-01-01 09:10:00",
"2022-01-01 09:12:00",
"2022-01-01 09:14:00",
"2022-01-01 09:16:00",
"2022-01-01 09:18:00",
"2022-01-01 09:20:00")))
# 定义重采样函数,计算每小时的平均值
resample_fun <- function(x) {
mean(x, na.rm = TRUE)
}
# 对时间序列进行重采样,每小时计算一次平均值
x_hourly <- period.apply(x, endpoints(x, "hours"), resample_fun)
# 输出结果
x_hourly
```
在以上代码中,我们首先创建了一个含有缺失值的2分钟精度的`xts`时间序列`x`,然后定义了一个重采样函数`resample_fun`,计算每小时内数据的平均值。接着使用`endpoints`函数将时间序列划分为每小时的时间段,并使用`period.apply`函数对每个时间段内的数据进行重采样,并将重采样后的时间序列保存在`x_hourly`中并输出。需要注意的是,`period.apply`函数的第二个参数必须是一个递增的时间序列表示重采样后的时间点,可以使用`endpoints`函数生成。