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
时间: 2024-02-18 20:04:20 浏览: 29
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:
```R
# 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。
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,不使用to.period函数
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。
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:
```R
# 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。
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