计算超过 20 秒间隔的平均值并按另一列分组

Question

我正在处理在象海豹潜水期间收集的不同变量的大型数据集。我想详细分析我的数据（20 秒间隔）。我想将我的数据分为 20 秒间隔，基本上我只想得到每 20 秒的平均值，这样我就可以运行对这些数据间隔进行更多分析。但是，我需要按潜水次数对我的数据进行分组，这样我就不会对来自不同潜水的信息进行分类。

到目前为止我尝试了三种方法：

period.apply() 但我无法使用此功能分组。
split() 通过 dive # 对我的数据进行子集化，但似乎无法找到一种方法来计算这些子集中超过 20 秒间隔的不同列。
openair 包，使用 timeaverage() 但继续报错（见下面的代码）。

下面是数据的样子，以及我试过的代码。我想要每 20 秒的深度、MSA、rate_s 和 HR 的方法 window - 按 diveNum 和 ~理想情况下~ 分组 D_phase.

> head(seal_dives)
             datetime   seal_ID  Depth    MSA        D_phase diveNum rate_s     HR
1 2018-04-06 14:47:51  Congaree  4.5    0.20154042       D       1     NA     115.3846
2 2018-04-06 14:47:51  Congaree  4.5    0.20154042       D       1     NA     117.6471
3 2018-04-06 14:47:52  Congaree  4.5    0.11496760       D       1     NA     115.3846
4 2018-04-06 14:47:52  Congaree  4.5    0.11496760       D       1     NA     122.4490
5 2018-04-06 14:47:53  Congaree  4.5    0.05935992       D       1     NA     113.2075
6 2018-04-06 14:47:53  Congaree  4.5    0.05935992       D       1     NA     113.2075

#openair package using timeaverage, results in error message
> library(openair)
> seal_20<-timeAverage(
   seal_dives,
   avg.time = "20 sec",
   data.thresh = 0,
   statistic = "mean",
   type = c("diveNum","D_phase"),
   percentile = NA,
   start.date = NA,
   end.date = NA,
   vector.ws = FALSE,
   fill = FALSE
)
Can't find the variable(s) date 
Error in checkPrep(mydata, vars, type = "default", remove.calm = FALSE,  : 


#converting to time series and using period.apply(), but can't find a way to group them by dive #, or use split() then convert to time series.
#create a time series data class from our data frame
> seal_dives$datetime<-as.POSIXct(seal_dives$datetime,tz="GMT")
> seal_xts <- xts(seal_dives, order.by=seal_dives[,1])
> seal_20<-period.apply(seal_xts$Depth, endpoints(seal_xts$datetime, "seconds", 20),  mean)

#split data by dive # but don't know how to do averages over 20 seconds
> seal_split<-split(seal_dives, seal_dives$diveNum)

也许有一种神奇的方法可以做到这一点，但我还没有在互联网上找到它，或者也许我只是在我的一种方法中做错了。

Answer 1

您可以使用 lubridate 中的 floor_date 函数每 20 秒对数据进行一次分箱。将它们与 diveNum 和 D_phase 一起分组，以使用 across.

获得其他列的平均值

library(dplyr)
library(lubridate)

result <- df %>%
  group_by(diveNum, D_phase, datetime = floor_date(datetime, '20 sec')) %>%
  summarise(across(c(Depth, MSA, rate_s, HR), mean, na.rm = TRUE), .groups = 'drop')

result

计算超过 20 秒间隔的平均值并按另一列分组

Compute average over 20 second intervals and group by another column

r

split

time-series

xts

openair