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

可以使用`period.apply()`函数将2分钟数据重采样为1小时数据。以下是一个示例代码：

# 将时间精度转换为POSIXlt格式
my_xts_posix <- index(my_xts)

# 将POSIXlt格式的时间转换为小时级别
my_xts_hourly_index <- as.POSIXct(strftime(my_xts_posix, format="%Y-%m-%d %H:00:00"))

# 以1小时为周期进行重采样
my_xts_1hour <- period.apply(my_xts, INDEX=my_xts_hourly_index, FUN=mean, na.rm=TRUE)

首先，我们将`xts`对象的时间索引转换为`POSIXlt`格式。然后，我们使用`strftime()`函数将时间转换为小时级别，并将其转换为`POSIXct`格式。最后，我们使用`period.apply()`函数将2分钟数据重采样为1小时数据，将时间索引设置为小时级别的时间，并使用`mean()`函数计算每个小时的平均值，同时使用`na.rm=TRUE`参数去除缺失值，最终得到一个新的xts对象`my_xts_1hour`。

相关问题

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，使用aggregate函数

假设我们有一个名为`my_xts`的xts类型时间序列对象，其中包含了2分钟的时间精度和一些缺失值，我们可以通过以下代码将其重采样至1小时精度：

# 将时间精度转换为1小时
my_xts_1hour <- to.period(my_xts, period="hours")

# 使用aggregate函数去除缺失值并计算每个小时的平均值
my_xts_1hour_aggregated <- aggregate(my_xts_1hour, FUN=mean, na.rm=TRUE)

首先，我们使用`to.period()`函数将原始的xts对象转换为1小时精度的xts对象。然后，我们使用`aggregate()`函数计算每个小时的平均值，并将缺失值从计算中排除。最终，`my_xts_1hour_aggregated`变量将包含一个新的xts对象，其中包含了1小时精度的时间序列数据。

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，不适用to.period函数，尽量使用aggregate函数

如果不想使用`to.period()`函数，可以使用`aggregate()`函数来实现重采样。以下是对2分钟精度的时间序列进行重采样至1小时精度的示例代码，其中使用了`aggregate()`函数：

# 将时间精度转换为POSIXlt格式
my_xts_posix <- index(my_xts)

# 将POSIXlt格式的时间转换为小时级别
my_xts_posix_hour <- format(my_xts_posix, "%Y-%m-%d %H:00:00")

# 计算每个小时的平均值
my_xts_1hour_aggregated <- aggregate(my_xts, by=list(my_xts_posix_hour), FUN=mean, na.rm=TRUE)

# 将时间索引转换回POSIXct格式
my_xts_1hour_aggregated_index <- as.POSIXct(my_xts_1hour_aggregated[,1], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")

# 重新设置时间索引
index(my_xts_1hour_aggregated) <- my_xts_1hour_aggregated_index

# 移除第一列时间索引
my_xts_1hour_aggregated <- my_xts_1hour_aggregated[,-1]

首先，我们将`xts`对象的时间索引转换为`POSIXlt`格式，并将其转换为小时级别的时间格式。然后，我们使用`aggregate()`函数计算每个小时的平均值，并使用`na.rm=TRUE`参数去除缺失值。由于`aggregate()`函数返回的是一个`data.frame`对象，因此我们需要将其转换为`xts`对象。我们将时间索引转换回`POSIXct`格式，并使用`index()`函数将其设置为新的xts对象的时间索引。最后，我们移除第一列时间索引，以便我们仅保留时间序列数据。