如何根据 R 中所需的规则时间间隔聚合和求和不规则时间序列数据？

Question

我有非常不规则间隔的降雨数据。每次记录 0.01 英寸的雨量时，数据记录器都会将时间记录到秒。一些数据点如下所示：

datetime <- as.POSIXct(as.character(c("2/5/15 16:28:38", "2/5/15 16:29:36", "2/5/15 16:29:41", "2/5/15 16:30:00")), format="%m/%d/%y %H:%M:%S")
value <- rep(0.01, 4)
df <- data.frame(datetime, value)
df


>                  datetime  value
>     1 2015-02-05 16:28:38  0.01
>     2 2015-02-05 16:29:36  0.01
>     3 2015-02-05 16:29:41  0.01
>     4 2015-02-05 16:30:00  0.01

我试图掌握 zoo 和 xts 的窍门，但无济于事。我的最终目标是按偶数分钟对 "values" 求和，如下所示：

2015-02-05 16:27  0
2015-02-05 16:28  0.01
2015-02-05 16:29  0.02
2015-02-05 16:30  0.01
2015-02-05 16:31  0

有人对此有任何一般性指导吗？我将不胜感激。

Answer 1

将数据帧读入动物园对象并计算截断到分钟，按分钟累计值。然后计算我们数据中时间前一分钟到后一分钟的时间序列，去掉任何时候已经在数据中并将其合并为零。如果您真的不需要添加的零次，则在计算 zcum:

后停止

library(zoo)

z <- read.zoo(df, tz = "")
mins <- trunc(time(z), "mins")
zcum <- ave(z, mins, FUN = cumsum)

rng <- range(mins)
tt <- seq(rng[1] - 60, rng[2] + 60, by = "mins")
tt <- tt[ ! format(tt) %in% format(mins) ]
merge(zcum, zoo(, tt), fill = 0)

给予：

2015-02-05 16:27:00 2015-02-05 16:28:38 2015-02-05 16:29:36 2015-02-05 16:29:41 
               0.00                0.01                0.01                0.02 
2015-02-05 16:30:00 2015-02-05 16:31:00 
               0.01                0.00

如何根据 R 中所需的规则时间间隔聚合和求和不规则时间序列数据？

How do I aggregate and sum irregular time-series data based on a desired regular time interval in R?

r

time-series

xts

zoo