xtsの時間エンドポイントと夏時間の節約

Question

私は不規則な時系列を持ち、のendpointsを使用して時系列の時間インデックスを取得しています。そのようなファッション

period.apply(data, INDEX=endpoints(data, on="hours"), FUN=mean) 

問題で毎時計算するために

endpoints(data, on="hours") 

私はこれを使用していたが、（同じ時間こうして）は、2つの連続したインデックスを返すendpointsその関数です。

> endpoints(data, on="hours")[7201:7220] 
[1] 87077 87078 87089 87101 87113 87125 87137 87149 87162 87175 87187 87199 87211 87223 87235 87247 87259 87271 87283 87295 

我々は、それらが表すdatetimeオブジェクトを見とる場合：

data[endpoints(data, on="hours")[7201:7220]] 

を、我々はこれらが

> data[endpoints(data, on="hours")[7201:7220]] 
       jstimestamp X61757 X61754 X61760 X61753 X61758 X61762 X61756 X61759 X61761 X61755 X61752 
2007-10-28 01:55:00 1.193529e+12 938.7 1339.6 450.8 799.4 850.0 1653.6 622.3 159.6 4415.4 681.6 1421.0 
2007-10-28 02:00:00 1.193530e+12 946.0 1326.3 437.8 799.9 829.3 1644.1 629.0 182.8 4413.7 688.5 1397.2 
2007-10-28 02:55:00 1.193533e+12 916.4 1337.0 432.3 778.0 838.6 1581.5 616.8 166.0 4282.8 670.9 1361.8 
2007-10-28 03:55:00 1.193540e+12 909.1 1273.8 446.9 765.4 836.2 1559.7 599.5 163.8 4191.2 667.9 1373.3 
2007-10-28 04:55:00 1.193544e+12 930.8 1320.3 426.4 758.3 834.8 1567.5 594.0 152.7 4130.2 688.4 1377.3 
2007-10-28 05:55:00 1.193547e+12 943.5 1355.1 447.7 784.6 856.9 1592.4 629.0 163.8 4150.3 686.2 1391.5 
2007-10-28 06:55:00 1.193551e+12 1018.3 1443.2 463.7 841.0 877.1 1677.3 670.8 161.8 4310.8 708.9 1441.3 
2007-10-28 07:55:00 1.193554e+12 1052.2 1525.7 472.5 887.7 903.6 1734.9 716.1 199.5 4390.9 722.7 1504.3 
2007-10-28 08:52:34 1.193558e+12 1167.1 1570.3 519.2 933.0 957.5 1919.9 795.0 225.5 4706.4 733.0 1561.1 
2007-10-28 09:55:00 1.193562e+12 1224.1 1653.4 547.2 992.1 1039.9 2053.5 797.2 217.9 4952.1 739.4 1610.6 
2007-10-28 10:55:00 1.193565e+12 1233.4 1745.9 569.8 1038.1 1060.8 2145.3 778.0 231.6 5182.4 759.1 1621.5 
2007-10-28 11:55:00 1.193569e+12 1217.8 1751.6 581.3 1056.6 1084.2 2177.6 791.0 246.6 5296.4 758.6 1642.0 
2007-10-28 12:55:00 1.193572e+12 1212.5 1786.3 589.2 1034.4 1069.2 2191.2 784.4 242.2 5357.5 728.5 1670.8 
2007-10-28 13:55:00 1.193576e+12 1200.1 1694.8 586.1 1059.3 1063.2 2174.2 773.3 248.6 5336.7 747.8 1650.6 
2007-10-28 14:55:00 1.193580e+12 1188.1 1736.7 577.7 1049.9 1041.1 2168.4 771.5 233.6 5332.9 746.9 1651.5 
2007-10-28 15:55:00 1.193583e+12 1187.9 1696.8 574.1 1056.9 1060.4 2152.6 790.4 255.8 5326.9 740.6 1653.0 
2007-10-28 16:55:00 1.193587e+12 1250.3 1793.2 580.8 1048.1 1116.8 2232.6 810.2 257.1 5360.4 765.6 1688.4 
2007-10-28 17:55:00 1.193590e+12 1325.9 1796.0 614.7 1148.7 1134.2 2368.6 816.9 301.6 5530.3 772.7 1673.1 
2007-10-28 18:55:00 1.193594e+12 1433.2 1966.3 697.8 1183.6 1276.2 2615.3 928.2 324.1 5805.4 762.7 1853.9 
2007-10-28 19:55:00 1.193598e+12 1436.2 1906.2 678.5 1196.9 1217.9 2575.4 882.2 337.1 5809.5 789.7 1852.5 

ている問題は、時間2007年10月28日02があるということであることに気付きますを2回、と表す。毎時のエンドポイントについての私の理解は、これが起こるべきではないということです。私はここで何か間違っていますか？

編集：これは確かに下のダークEddelbuettelの答えあたりとしての効果で夏時間ました。

：として時給手段を計算した後

-

1. データの解析時にUTCをタイムゾーンに変換（> CET適用されたデフォルトのタイムゾーンは、私のマシンのあった）：問題を解決するには、私がする必要

   data.hourly = period.apply（= "時間" に関するデータ、INDEX =エンドポイント（データ）、FUN =平均）

私は、手動で再び（同様data.hourlyのタイムゾーンを上書きするために必要な既定のコンピュータのタイムゾーンが使用されました）：

だけで直感

indexTZ(data.hourly) <- "UTC" 

Answer 1

が、これはまだTZの別の症状と夏時間への標準時間からスイッチであってもよいです。 UTCに変換して何が起こるかを見てください。

また、1週間（または1か月など）までデータを移動して、同じ問題が発生するかどうかを確認してください。

それが問題です。これは本当にバグではありません。なぜなら、「フォールバック」の夜は実際には02:00に始まる2時間だからです。

編集：そして、あなたは、あなたのタイムゾーンが何であったか言わなかったし、それは（米国中部）鉱山では動作しませんが、我々はヨーロッパ大陸のための問題を示すことができ、一方：

R> ISOdate(2007, 10, 28, 0, 30, 0, tz="Europe/Berlin") + seq(0,4)*60*60 
[1] "2007-10-28 00:30:00 CEST" "2007-10-28 01:30:00 CEST" 
[3] "2007-10-28 02:30:00 CEST" "2007-10-28 02:30:00 CET" 
[5] "2007-10-28 03:30:00 CET" 
R> 

は

1. 属性がCESTからスイッチTZはCETする方法を参照してください

2. 実際には2つのタイムゾーンごとに1つずつ02:30:00の時間があります。

のでxtsでいないバグではなく、データで機能。