Crea array di dati iniziale/fine del giorno in r

Question

Sto usando R per fare qualche analisi delle serie temporali usando Zoo e Chron. Ho un oggetto zoo con molti dati e devo essere in grado di utilizzare il window Funzionare per sottolineare i dati a un valore di un solo giorno, quindi i giorni successivi, quindi il successivo ecc.

Ho cercato di trovare il modo più semplice per creare un array con la data di ogni giorno in un certo periodo e ho escogitato quanto segue:

orig = c(month=1, day=1, year=2005)
dates <- chron(1:1825, origin=orig, out.format=c(dates="d/m/y", times="h:m"))

Questo usa la notazione di Julian Day e ha 1825 giorni (365*5 - quindi cinque anni), a partire dal primo giorno del mio periodo di data. Quindi provo a fare un loop usando ciascuno degli elementi di questo array:

for (date in dates)
{
  s = chron(date, "00:00:00", origin=orig)
  e = chron(date, "23:59:59", origin=orig)

  aeronet_day = window(aeronet, start=s, end=e)
}

Tuttavia, questo mi dà un avvertimento dicendo che sto usando origini diverse per il aeronet Oggetto zoo e il s e e variabili e non seleziona alcun dato.

C'è un modo migliore per farlo? O un modo per risolvere questo problema? Fondamentalmente quello che voglio è eseguire un ciclo per loop dove nel ciclo posso usare il aeronet_day = window(aeronet, start=s, end=e) Codice per produrre un oggetto zoo contenente i dati per un giorno (ad es. 1 maggio 2005 dalle 00:00:00 alle 23:59:59.

Answer 1

Supponiamo di avere questi dati:

# create test data
library(zoo)
library(chron)
z <- zooreg(1:30, start = chron("2000-01-01"), freq = 2)

1) aggregatoIl r aggregate La funzione ha un metodo zoo. Il secondo argomento è ciò che aggregiamo. Se si tratta di una funzione, viene applicata all'indice dell'oggetto zoo. ad esempio qui calcoliamo la media per ogni data:

z.ag <- aggregate(z, as.Date, mean)

Possiamo sostituire mean con una funzione più complessa se lo desideriamo.

2) diviso. Il r split La funzione ha un metodo zoo. Se vogliamo davvero dividere z Per data allora possiamo farlo. Qui z.split.list è un elenco, ciascuno dei cui componenti contiene l'oggetto zoo per una data.

z.split.list <- split(z, as.Date(time(z)))

Ora (a) sapply o (b) lapply In quell'elenco o (c) usa i seguenti (Sostituzione print(zc) con qualunque elaborazione sia desiderato). Qui zc è un componente dell'elenco, cioè è l'oggetto zoo formato solo prendendo una data particolare:

for(zc in z.split.list) print(zc)

Notare che as.Date(time(z)) è un vettore con le date corrispondenti agli elementi di z.

MODIFICARE:

Varie elaborazioni minori.

Answer 2

Non ho familiarità con lo zoo, ma di solito converto la data in un numerico, quindi faccio la sequenza e poi converto di nuovo. Per esempio:

> as.Date(Sys.Date():(Sys.Date()+365), origin='1970-01-01')
  [1] "2011-12-06" "2011-12-07" "2011-12-08" "2011-12-09" "2011-12-10" "2011-12-11" "2011-12-12" "2011-12-13"
  [9] "2011-12-14" "2011-12-15" "2011-12-16" "2011-12-17" "2011-12-18" "2011-12-19" "2011-12-20" "2011-12-21"
 [17] "2011-12-22" "2011-12-23" "2011-12-24" "2011-12-25" "2011-12-26" "2011-12-27" "2011-12-28" "2011-12-29"
 [25] "2011-12-30" "2011-12-31" "2012-01-01" "2012-01-02" "2012-01-03" "2012-01-04" "2012-01-05" "2012-01-06"
 [33] "2012-01-07" "2012-01-08" "2012-01-09" "2012-01-10" "2012-01-11" "2012-01-12" "2012-01-13" "2012-01-14"
 [41] "2012-01-15" "2012-01-16" "2012-01-17" "2012-01-18" "2012-01-19" "2012-01-20" "2012-01-21" "2012-01-22"
...

Answer 3

Se vuoi fare qualcosa su base per data, allora quello che hai va bene.

Qualche campione aeronet dati.

last_date <- 1825
n <- 10000
aeronet <- data.frame(
  some.value = seq_len(n), 
  date = as.chron(
    runif(n, 0, last_date), 
    origin = orig,
    out.format = c(dates = "d/m/y", times = "h:m")
  )
)

Ora puoi dividere i dati per data utilizzando split, o applicare una funzione a ogni data con tapply o ddply da plyr (o usare aggregate o altro).

with(aeronet, split(some.value, date))
with(aeronet, tapply(some.value, date, sum))

library(plyr)
ddply(aeronet, .(date), summarise, sum(some.value))