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これらのデータを累積する方法は、秒で、それぞれのの唯一のIDです。私はできません期間全体での集計
## disregarding the loc grouping:
df.test <- select(df, time, secs)
df.test <- na.omit(df.test) ##xts with period.sum does not like NA
df.test <- as.xts(df.test, order.by = df.test$time)
df.test <- period.sum(df.test$secs, endpoints(df.test , "mins", k=15))
df.test <- align.time(df.test , 15*60)
しかし:私は秒を合計する成功したパッケージXTSを使用しました
> dput(df.out)
structure(list(unique.id = c(3, 7, 2, 2, 4), loc = c("A", "A",
"A", "B", "B"), time = structure(c(1425172501, 1425173400, 1425174300,
1425321900, 1425322800), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "UTC"),
secs = c(318, 380, 6, 43, 138)), class = c("tbl_df", "tbl",
"data.frame"), row.names = c(NA, -5L), .Names = c("unique.id",
"loc", "time", "secs"))
次のように
> dput(df)
structure(list(id = c(131, 146, 160, 146, 160, 146, 160, 137,
157, 144, 124, 144, 119, 119, 242, 242, 235, 235, 145, 262, 258,
160, 145, 135, 148, 148, 143), loc = structure(c(1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("A", "B"), class = "factor"),
time = structure(c(1425197400, 1425197400, 1425197400, 1425197460,
1425197460, 1425197520, 1425197520, 1425197940, 1425198180,
1425198180, 1425198180, 1425198240, 1425198240, 1425198300,
1425198300, 1425198360, 1425198480, 1425198540, 1425198840,
1425198900, 1425346560, 1425346560, 1425347280, 1425347460,
1425347520, 1425347580, 1425347580), class = c("POSIXct",
"POSIXt")), secs = c(35, 60, 60, 60, 60, 19, 24, 0, 0, 60,
0, 46, 60, 28, 60, 48, 60, 18, 6, 0, 0, 43, 0, 37, 60, 27,
14)), .Names = c("id", "loc", "time", "secs"), row.names = c(NA,
27L), class = "data.frame")
この例の出力は次のようになります一意のIDを数えるために同じことをします。誰かがよりエレガントな解決策を持っている場合はところで、私はここで(期間指標を準備してからちょうどdplyr::group_by()::summarise()
にすべてを養うためにいいだろう)
おかげ
これはとても簡単です!私はちょうど天井を取ることができると信じることができない...ありがとう –