平均値、SD値、および置換値をR

Question

で計算します。上記のデータフレームを持っています。日付&対応する信号値の時間。私は交換したら0

ですべての正の値を交換する必要が

1. 、for every 60 seconds、私はmeanとStd devを計算し、多くのことを逸脱平均で値を交換する必要があります。例えば

2017年8月23日午前7時49分58秒の値がSDからより多くを逸脱している場合、最初の60秒間、それは平均値で置き換えなければなりません。それは、 "59" が平均

に置き換えられるべきであることを意味

 date-time    RSSI 
    2017-08-23 07:49:38 -68 
    2017-08-23 07:49:48 -69 
    2017-08-23 07:49:58 -59 
    2017-08-23 07:50:08 -65 
    2017-08-23 07:50:18  127 
    2017-08-23 07:50:28 -74 
    2017-08-23 07:50:38  127 
    2017-08-23 07:50:48 -74 
    2017-08-23 07:50:58  127 
    2017-08-23 07:51:08 -74 
    2017-08-23 07:51:18 -65 
    2017-08-23 07:51:28  127 
    2017-08-23 07:51:38 -59 
    2017-08-23 07:51:48 -62 
    2017-08-23 07:51:58 -57 

予想される出力：

出力1：

date-time    RSSI 
    2017-08-23 07:49:38 -68 
    2017-08-23 07:49:48 -69 
    2017-08-23 07:49:58 -59 
    2017-08-23 07:50:08 -65 
    2017-08-23 07:50:18 0 

出力2：ここでは

date-time    RSSI 
    2017-08-23 07:49:38 -68 
    2017-08-23 07:49:48 -69 
    2017-08-23 07:49:58 **-62** 
    2017-08-23 07:50:08 -65 
    2017-08-23 07:50:18 **-62** 

-62 is mean and its replaced

Answer 1

Rのループには使用しないでください。ベクター化されたソリューションを試してみてください。通常、パフォーマンスが必要な場合は、パッケージdata.tableが必要です。

library(data.table) 
dt = data.table("date-time"=c(as.POSIXct(c("2017-08-23 07:49:38", "2017-08-23 07:49:48", "2017-08-23 07:49:58", "2017-08-23 07:50:08", "2017-08-23 07:50:18", "2017-08-23 07:50:28"))), RSSI=c(-68, -69, -59, -65, 127, -74)) 

dt[RSSI > 0 , RSSI:=NA] #replacing positive ones with NA 
print(dt) 
dt[ , minute:=floor(as.numeric(`date-time`)/60)] # calculate for each time in which minute it belongs 
# calculate mean and standard deviation per group 
dt[ , c("mean", "stdev") := list(mean(RSSI, na.rm=TRUE), sd(RSSI, na.rm=TRUE)), by = minute] #ignoring the NA outliers 
dt[ abs(RSSI - mean) > stdev | is.na(RSSI), RSSI:=round(mean)] #round should return an integer 
print(dt) 

解決方法はこれに似ています。 data.tableでcsvを読むことはfread関数で最も効果的です。