将R中的时间序列数据按10分钟间隔分组并求和
将R中的时间序列数据按10分钟间隔分组并求和
提问于 2019-09-26 03:58:34
我想分组，并按R中10分钟的时间间隔求出观察结果的总和。
我已经从xts包中查看了cut和to.period，并且需要OHLC数据(开高低收股票数据)-我有一个不同的时间序列数据集。
Python代码：
data_timeidx = data.set_index('timestamp')
data_time_grp = data_timeidx.groupby(pd.Grouper(freq='10Min'))数据：
start <- as.POSIXct("2015-12-05 06:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M")
end <- as.POSIXct("2015-12-05 08:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M")
time <- seq(start, end, by = 0.05)
d <- data.frame(time)
obs <- nrow(d)
d$data <- rnorm(obs)回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-09-26 04:06:20
这是一个使用cut函数和dplyr包的简单问题：
library(dplyr)
d %>% group_by(group10min=cut(time, "10 min")) %>% summarize(sum=sum(data))
# A tibble: 13 x 2
group10min sum
<fct> <dbl>
1 2015-12-05 06:00:00 63.3
2 2015-12-05 06:10:00 9.68
3 2015-12-05 06:20:00 -139.
4 2015-12-05 06:30:00 -18.4
5 2015-12-05 06:40:00 -104.
6 2015-12-05 06:50:00 28.7
7 2015-12-05 07:00:00 -146. 页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58105761
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