程序员经验分享-hwhale

匹配不同长度的时间向量：一个棘手的问题

2024-04-21

我有两组来自不同机器的测量结果。它们是随着时间的推移以略有不同的间隔进行测量的 - 例如一个每 5 分钟测量一次，而另一个每 3 分钟测量一次。优点是每 5 分钟计算一次，作为整个时间间隔的平均值，因此这些值应该大致对应。我想通过每 5 分钟（光）测量一次来扩展向量，以便其值与每 5 分钟进行的测量向量中的值大致同步。然后应该用前面的值填充间隙

这是每 5 分钟的数据示例

Date             Light 
26/05/2011 16:00 -529.98            
26/05/2011 16:05 -276.68            
26/05/2011 16:10 -179.63            
26/05/2011 16:15 -385.57            
26/05/2011 16:20 -1273.6            
26/05/2011 16:25 -1109.7

以及每3分钟的数据

    Date             Flux 
26/05/2011 16:01     0.64
26/05/2011 16:04    -1.96
26/05/2011 16:07    -0.51
26/05/2011 16:10    -1.34
26/05/2011 16:13    -1.28
26/05/2011 16:15    -0.22

我也不应该认为光测量的矢量（每 5 分钟）比每 3 分钟的矢量短。因此，目标是使 5 分钟测量的向量与 3 分钟向量的长度相同。

我意识到这是一个相当棘手的问题，但我们将不胜感激地收到任何建议。


如果我理解正确的话，这可以通过 Zoo 或 xts 轻松完成。首先，这是您的示例数据：

Lines1 <- "Date,Light
26/05/2011 16:00,-529.98
26/05/2011 16:05,-276.68
26/05/2011 16:10,-179.63
26/05/2011 16:15,-385.57
26/05/2011 16:20,-1273.6
26/05/2011 16:25,-1109.7"

Lines2 <- "Date,Flux
26/05/2011 16:01,0.64
26/05/2011 16:04,-1.96
26/05/2011 16:07,-0.51
26/05/2011 16:10,-1.34
26/05/2011 16:13,-1.28
26/05/2011 16:15,-0.22"

con <- textConnection(Lines1)
Light <- read.csv(con, stringsAsFactors=FALSE, header=TRUE)
close(con)
con <- textConnection(Lines2)
Flux <- read.csv(con, stringsAsFactors=FALSE, header=TRUE)
close(con)

现在我们加载 xts 包，它也加载了zoo。然后我们转换Light and Fluxdata.frame 对象到 xts 对象。

library(xts)
light <- xts(Light$Light, as.POSIXct(Light$Date, format="%d/%m/%Y %H:%M"))
flux <- xts(Flux$Flux, as.POSIXct(Flux$Date, format="%d/%m/%Y %H:%M"))

这是很棒的部分。merge.xts and merge.zoo将按索引对齐每个系列。na.locf填写每一个NA与之前的值。

Data <- merge(light,flux)
#                        light  flux
# 2011-05-26 16:00:00  -529.98    NA
# 2011-05-26 16:01:00       NA  0.64
# 2011-05-26 16:04:00       NA -1.96
# 2011-05-26 16:05:00  -276.68    NA
# 2011-05-26 16:07:00       NA -0.51
# 2011-05-26 16:10:00  -179.63 -1.34
# 2011-05-26 16:13:00       NA -1.28
# 2011-05-26 16:15:00  -385.57 -0.22
# 2011-05-26 16:20:00 -1273.60    NA
# 2011-05-26 16:25:00 -1109.70    NA
Data <- na.locf(Data)

最后，我们可以从合并后的数据中提取 3 分钟索引Data object.

Data[index(flux),]
#                       light  flux
# 2011-05-26 16:01:00 -529.98  0.64
# 2011-05-26 16:04:00 -529.98 -1.96
# 2011-05-26 16:07:00 -276.68 -0.51
# 2011-05-26 16:10:00 -179.63 -1.34
# 2011-05-26 16:13:00 -179.63 -1.28
# 2011-05-26 16:15:00 -385.57 -0.22
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r

xts

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