找到R中两个时间范围（POSIXct）之间的平均值

Posted 2021-04-11

我的数据在表格中

Time                        Value

2017-01-01 01:00:00         10

2017-01-01 01:30:00         12.25

2017-01-01 01:40:00         12.76

2017-01-01 02:10:00         17.57

2017-01-01 03:00:00         19.01

2017-01-01 03:08:00         14.41

2017-01-01 04:00:00         11.23

class：Time - Posixct Value - Numeric

现在，我想找到R的2017-01-01 01:00:00和2017-01-01 03:00:00的时间范围之间的Value值的平均值。我这次失败了很难系列数据。我怎么做？

答案

为ymd_hms函数加载库lubridate

library(lubridate)

Time_Val_dataframe <- data.frame(Time=c("2017-01-01 01:00:00","2017-01-
01 01:30:00", "2017-01-01 01:40:00", "2017-01-01 02:10:00","2017-01-01 
03:00:00", "2017-01-01 03:08:00","2017-01-01 04:00:00"), Value=c(10, 
12.25, 12.76, 17.57, 19.01, 14.41, 11.23))

从字符到时间改变时间的类

Time_Val_dataframe$Time <- ymd_hms(Time_Val_dataframe$Time) 


library(dplyr)


Time_Val_dataframe %>% 
filter(ymd_hms("2017-01-01 03:00:00") > Time & 
Time > ymd_hms("2017-01-01 01:00:00")) %>% summarise(mean=mean(Value))

平均值：14.19333

Time_Val_dataframe %>% 
filter(ymd_hms("2017-01-01 03:00:00") >= Time & 
Time >= ymd_hms("2017-01-01 01:00:00")) %>% summarise(mean=mean(Value))

意思是：14.318

Time_Val_dataframe %>% 
filter(ymd_hms("2017-01-01 03:00:00") > Time & 
Time >= ymd_hms("2017-01-01 01:00:00")) %>% summarise(mean=mean(Value))

意思是：13.145

Time_Val_dataframe %>% 
filter(ymd_hms("2017-01-01 03:00:00") >= Time & 
Time > ymd_hms("2017-01-01 01:00:00")) %>% summarise(mean=mean(Value))

意思是：15.3975

希望这可以帮助！ （^წ^）

另一答案

希望这可以帮助！

library(dplyr)
df %>%
  filter(between(Time, as.POSIXct('2017-01-01 01:00:00'), as.POSIXct('2017-01-01 03:00:00'))) %>%
  summarise(mean = mean(Value))

#sample data
> dput(df)
structure(list(Time = structure(c(1483212600, 1483214400, 1483215000, 
1483216800, 1483219800, 1483220280, 1483223400), class = c("POSIXct", 
"POSIXt"), tzone = ""), Value = c(10, 12.25, 12.76, 17.57, 19.01, 
14.41, 11.23)), .Names = c("Time", "Value"), row.names = c(NA, 
-7L), class = "data.frame")

另一答案

1）假设输入DF在下面的注释中可重复显示（并且如果有多于一天你想要在指定时间之间的所有天数的平均值），那么将时间提取为字符串，执行所需的子集和采取平均值。没有使用包裹。

tim <- sub(".* ", "", DF$Time)
mean(DF$Value[tim >= "01:00:00" & tim <= "03:00:00"])
## [1] 14.318

1a）第一行可以是：

tim <- format(DF$Time, "%H:%M:%S")

2）如果有几天并且每天的平均值需要分开，那么：

DF2 <- transform(DF, Date = as.Date(Time), Time = sub(".* ", "", Time))
DF0 <- subset(DF2, Time >= "01:00:00" & Time <= "03:00:00")
aggregate(Value ~ Date, DF0, mean)
##         Date  Value
## 1 2017-01-01 14.318

注意

Lines <- "Time,Value
2017-01-01 01:00:00,10
2017-01-01 01:30:00,12.25
2017-01-01 01:40:00,12.76
2017-01-01 02:10:00,17.57
2017-01-01 03:00:00,19.01
2017-01-01 03:08:00,14.41
2017-01-01 04:00:00,11.23"
DF <- read.csv(text = Lines)
DF$Time <- as.POSIXct(DF$Time)