私は4n mの行列を持っています（1年間7.5分の合計）。これらを30分合計に変換したいと思います。 70080 x 1を17520行列に変換します。マトリックスの各4行の合計を得る方法R
これを行う最も計算効率の高い方法は何ですか？
より詳細：ここでの例では、
library(lubridate)
start.date <- ymd_hms("2009-01-01 00:00:00")
n.seconds <- 192 # one day in seconds
time <- start.date + c(seq(n.seconds) - 1) * seconds(450)
test.data <- data.frame(time = time,
observation = sin(1:n.seconds/n.seconds * pi))
R版（一日の代わりに一年に短縮）：2.13。プラットフォーム：x86_64-pc-linux-gnu（64-bit）
あなたの質問はかなりあいまいなので、私は狂った仮定を立てます。
あなたのデータは7.5分ごとの観測値を持つ行列であり、空間インデックスはありません。したがって、100行は次のようになります。
data <- matrix(rnorm(400), ncol=4)
そして、4行のチャンクを合計したいとします。
これを行う方法はたくさんありますが、私の頭の中で最初にホッピングするのは、インデックスを作成してから、「グループ化」と合計のRバージョンを作成することです。
例インデックスはこのようなものが考えられます。だから今、私たちはデータと同じ長さの指標を持っていることを
index <- rep(1:25, 4)
index <- index[order(index)]
を、あなたは物事をまとめるためにaggregate()を使用することができます。
aggregate(x=data, by = list(index), FUN=sum)
編集：
上記の方法の精神は依然として有効です。しかし、timeseriesデータで多くのことを行う場合は、xtsパッケージを知っているはずです。行列は時間インデックスを表す列を持っているん
require(xts)
test.xts <- xts(test.data$observation, order.by=test.data$time)
period.apply(test.xts, endpoints(test.xts,"minutes", 30), sum)
あなたの有益な答えをありがとう、私は私の曖昧さをお詫び申し上げます。私は時間の列を含む例で私の答えを更新しました。 – Abe
sapply(split(test.data$observation, rep(1:(192/4), each=4)), sum)
：ここではXTSの例ですか？ –
あなたのタイトルと最初の文章は異なる情報を提供します。追加の情報を追加し、[この問題で説明されている]（http://www.stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example） –
@ヨリス私はそれをお詫び申し上げます。私は私の質問を更新しました。 – Abe