在 R 中动态分组时间序列观察

Question

我有五天的时间序列数据，格式为 xts 对象。数据生成为：

library(xts)
Sys.setenv(TZ="Asia/Kolkata")
seq <- timeBasedSeq('2015-06-01/2015-06-05 23')
z <- xts(1:length(seq),seq)

现在，我想将具有相似时间戳（仅 H:M:S）的数据分组，在 for 循环中动态地分组，然后对每个组执行所需的操作。在这里，我面临两个问题：

我应该如何运行循环遍历 xts 时间索引。我的意思是，我可以使用 xts 对象的 minutes 遍历吗？
我应该如何将具有相似时间戳的观测值分组并执行所需的操作。例如，找到 11 A.M 处的所有观测值。所有 5 天并计算回归系数。是否有任何定义的函数来动态分组时间序列观察？

在所有这些操作中，我不想丢失 xts 索引。

Answer 1

您可以 split 您的数据 HH:MM:SS，然后遍历结果列表。

# convert to factor because split.xts will pass f to endpoints() if f is character
# (even if it's more than one element). split.zoo is called if f is factor.
y <- split(z, factor(format(index(z), "%H%M%S")))
# loop over each time group
l <- lapply(y, FUN)
# combine results
x <- do.call(rbind, l)

在 R 中动态分组时间序列观察

Group time-series observations dynamically in R

r

time-series

xts