R - извлечение сводной статистики для всех столбцов в объекте xts либо напрямую, либо с первым преобразованием во фрейм данных

У меня есть объект xts, который включает несколько параметров за 24-часовой период (измерения каждую минуту). В зависимости от времени я добавил группу столбцов в 4 варианта «времени дня» (tod): «утро», «день», «вечер» и «ночь».

Я хотел бы извлечь средние значения и стандартные отклонения столбцов (параметров) за весь период, а также по времени суток ('tod').

Я попытался сначала преобразовать объект xts во фрейм данных, но у меня возникли проблемы с тем, что столбцы имеют фактор класса, а не числовые. Я также пробовал «агрегировать», но получаю действительно странные результаты (или ошибки), когда использую агрегат. Вот пример:

например, код для создания гораздо меньшей версии моих данных:

# time vector:
Time <- ISOdatetime(2015,01,01,6,12,0) + seq(0:(0.5*60-1))*1*60

# sample parameter columns
a <- 1:30
b <- 31:60
c<-seq(1,90,3)

# a sample xts object 'tester'
tester <- xts(cbind(a,b,c),Time)

# assign 'time of day':
tester$tod <- NA
tester$tod["T06:00/T06:20"]<-"night"
tester$tod["T06:21/T11:30"]<-"morning"
tester$tod["T06:31/T06:50"]<-"afternoon"

например, о том, как я пытался получить средние значения для a, b, c как для всех данных, так и с помощью «tod» с использованием «aggregate» (обратите внимание, что в моих данных есть NA, но это не проблема):

tester$group = 1 #create a group column just to get the means for all data
mean_all <- aggregate(.~group, data=tester, FUN=mean, na.rm = TRUE, na.action=NULL)
meann_tod <- aggregate(.~tod, data=tester, FUN=mean, na.rm = TRUE, na.action=NULL)

К сожалению, это не работает, хотя ошибок нет, значения полностью неверны.

Любой совет будет очень признателен, я представлял, что это будет очень простой задачей!


r dataframe aggregate xts
person user3765214    schedule 22.06.2014    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Когда вы пытались создать вектор символов, tod вам нужно было бы заставить матрицу данных coredata быть символьной, а не числовой. Авторы сделали предупреждение, когда оно в основном не позволяло вам испортить другие данные, но вы его проигнорировали (и я не понимал этого, пока не выполнил дополнительную работу). Вы можете построить числовой вектор для группировки:

> tester$tod <- NA
> tester$tod["T06:00/T06:20"]<-1
> tester$tod["T06:21/T11:30"]<-2
> tester$tod["T06:31/T06:50"]<-3
> 
> tester$group = 1 
> (mean_all <- aggregate(.~group, data=tester, FUN=mean, na.rm = TRUE, na.action=NULL))
  group    a    b    c      tod
1     1 15.5 45.5 44.5 2.133333
> (meann_tod <- aggregate(.~tod, data=tester, FUN=mean, na.rm = TRUE, na.action=NULL))
  tod    a    b    c group
1   1  4.5 34.5 11.5     1
2   2 13.5 43.5 38.5     1
3   3 24.5 54.5 71.5     1

Я бы, наверное, пропустил в формуле переменную "group":

> (meann_tod <- aggregate(cbind(a,b,c)~tod, data=tester, FUN=mean, na.rm = TRUE, na.action=NULL))
  tod    a    b    c
1   1  4.5 34.5 11.5
2   2 13.5 43.5 38.5
3   3 24.5 54.5 71.5
person IRTFM    schedule 22.06.2014