R zoo의 집계 함수가 오류를 반환합니다.

Question

나는이 코드를 매우 오랫동안 매일 사용하고 있으며 표준 시간으로 돌아온 후에 무언가가 깨졌습니다. aggregate.zoo을 사용하여 시간별 데이터 순위를 낮 춥니 다. 내가 보는 데이터에는 DST 시간이 포함되지 않으므로 문제가 무엇인지 이해하지 못합니다. 나는 zoo 패키지를 사용하고 있습니다. 여기에 데이터의 구조는 다음과 같습니다

require(zoo) 

structure(c(15.52, 14.56, 14.31, 14.17, 13.75, 15.3, 25.57, 25.39, 
23.43, 22.92, 23.31, 23.44, 22.09, 21.28, 21, 20.94, 27.16, 32.73, 
33.74, 29.12, 24.78, 21.44, 18.95, 17.08, 17.9, 17.54, 16.45, 
16.59, 16.09, 17.23, 25.31, 25.43, 24.93, 24.47, 23.69, 21.53, 
19.61, 19.53, 19.38, 19.38, 24.59, 29.03, 30.02, 23.78, 20.44, 
21.39, 18.79, 21.7, 20.5, 20.63, 18.57, 19.41, 19.2, 15.23, 23.48, 
24.89, 24.79, 24.01, 23.18, 22.5, 20.88, 21.12, 20, 20.55, 27.83, 
31.21, 28.29, 26.1, 23.31, 21.64, 18.19, 17.28, 17.87, 17.63, 
16.48, 17.27, 17.04, 17.79, 19.78, 20.92, 23.53, 25.45, 24.37, 
21.89, 21.22, 21.03, 19.92, 20.14, 24.9, 27.88, 28.54, 29.14, 
24.93, 19.24, 21.75, 18.66, 19.21, 18.49, 17.08, 15.92, 15.51, 
15.5, 16.1, 16.61, 18.54, 20.15, 20.36, 20.32, 19.94, 19.13, 
18.58, 18.71, 21.1, 26.77, 28.98, 27.12, 24.71, 20.83, 18.2, 
16.68, 17.56, 16.86, 15.79, 15.47, 15.49, 17.66, 24.05, 24.97, 
25.1, 25.74, 25.32, 24.98, 24.13, 24.05, 23.45, 23.84, 26.16, 
31.2, 32.57, 30.19, 26.1, 22, 18.9, 17.85, 17.7, 16.53, 15.32, 
14.77, 15.06, 17.54, 24.94, 26.06, 25.52, 25.85, 25.53, 24.97, 
24.17, 24.19, 23.55, 23.78, 26.35, 31.49, 33.06, 29.9, 25.52, 
21.62, 18.77, 17.77, 17.87, 16.75, 15.38, 14.69, 15, 17.84, 25.05, 
25.5, 24.92, 25.46, 25.03, 24.81, 24.22, 23.54, 22.95, 22.9, 
25.82, 30.87, 32.49, 29.17, 25.13, 21.56, 18.58, 17.67, 17.06, 
15.96, 14.45, 13.93, 14.27, 16.64, 23.29, 24.17, 24.07, 24.22, 
24.06, 24.06, 23.24, 23.05, 22.39, 22.54, 25.07, 29.89, 31.53, 
28.24, 24.28, 20.78, 18.09, 17.02), index = structure(c(1478671200, 
1478674800, 1478678400, 1478682000, 1478685600, 1478689200, 1478692800, 
1478696400, 1478700000, 1478703600, 1478707200, 1478710800, 1478714400, 
1478718000, 1478721600, 1478725200, 1478728800, 1478732400, 1478736000, 
1478739600, 1478743200, 1478746800, 1478750400, 1478754000, 1478757600, 
1478761200, 1478764800, 1478768400, 1478772000, 1478775600, 1478779200, 
1478782800, 1478786400, 1478790000, 1478793600, 1478797200, 1478800800, 
1478804400, 1478808000, 1478811600, 1478815200, 1478818800, 1478822400, 
1478826000, 1478829600, 1478833200, 1478836800, 1478840400, 1478844000, 
1478847600, 1478851200, 1478854800, 1478858400, 1478862000, 1478865600, 
1478869200, 1478872800, 1478876400, 1478880000, 1478883600, 1478887200, 
1478890800, 1478894400, 1478898000, 1478901600, 1478905200, 1478908800, 
1478912400, 1478916000, 1478919600, 1478923200, 1478926800, 1478930400, 
1478934000, 1478937600, 1478941200, 1478944800, 1478948400, 1478952000, 
1478955600, 1478959200, 1478962800, 1478966400, 1478970000, 1478973600, 
1478977200, 1478980800, 1478984400, 1478988000, 1478991600, 1478995200, 
1478998800, 1479002400, 1479006000, 1479009600, 1479013200, 1479016800, 
1479020400, 1479024000, 1479027600, 1479031200, 1479034800, 1479038400, 
1479042000, 1479045600, 1479049200, 1479052800, 1479056400, 1479060000, 
1479063600, 1479067200, 1479070800, 1479074400, 1479078000, 1479081600, 
1479085200, 1479088800, 1479092400, 1479096000, 1479099600, 1479103200, 
1479106800, 1479110400, 1479114000, 1479117600, 1479121200, 1479124800, 
1479128400, 1479132000, 1479135600, 1479139200, 1479142800, 1479146400, 
1479150000, 1479153600, 1479157200, 1479160800, 1479164400, 1479168000, 
1479171600, 1479175200, 1479178800, 1479182400, 1479186000, 1479189600, 
1479193200, 1479196800, 1479200400, 1479204000, 1479207600, 1479211200, 
1479214800, 1479218400, 1479222000, 1479225600, 1479229200, 1479232800, 
1479236400, 1479240000, 1479243600, 1479247200, 1479250800, 1479254400, 
1479258000, 1479261600, 1479265200, 1479268800, 1479272400, 1479276000, 
1479279600, 1479283200, 1479286800, 1479290400, 1479294000, 1479297600, 
1479301200, 1479304800, 1479308400, 1479312000, 1479315600, 1479319200, 
1479322800, 1479326400, 1479330000, 1479333600, 1479337200, 1479340800, 
1479344400, 1479348000, 1479351600, 1479355200, 1479358800, 1479362400, 
1479366000, 1479369600, 1479373200, 1479376800, 1479380400, 1479384000, 
1479387600, 1479391200, 1479394800, 1479398400, 1479402000, 1479405600, 
1479409200, 1479412800, 1479416400, 1479420000, 1479423600, 1479427200, 
1479430800, 1479434400, 1479438000, 1479441600, 1479445200), class = c("POSIXct", 
"POSIXt"), tzone = "America/New_York"), class = "zoo") 

나는 하루 데이터를 평가한다 할 노력하고있어 모든, 그래서 오랫동안 성공적으로 사용 된 라인은 다음과 같습니다

ordered.price = aggregate(z, as.Date(index(z), tz='EST'), 
          FUN=rank, ties.method = "first", na.last = FALSE) 

코드가 오랫동안 제대로 작동하고, 특히 이후

Error in zoo(df, ix[!is.na(ix)]) : 
“x” : attempt to define invalid zoo object 

내가 여기 손실에 나는이를 실행하는 경우,이 오류가 발생합니다. 나는 R 3.2.3을 사용하고있다. 어떤 도움이라도 대단히 감사합니다.

Answer 1

아래에서는 오류를 방지하는 몇 가지 방법을 제시합니다. (1)은 당신이 원하는 것이 아니지만 (2)와 (3)에 도달하기 전에 우리에게 통찰력을 줄 것입니다.

1) 패딩는 직사각형의 결과를 만들 수 있도록 다른 날짜에 대한 FUN에 의해 반환 된 요소를 다른 번호가 있습니다.

lens <- aggregate(z,as.Date(index(z),tz='EST'), FUN = length) 

제공 :

aggregate(z,as.Date(index(z),tz='EST'), FUN = 
    function(x) replace(rep(NA, max(lens)), seq_along(x), rank(x, ties="first", na.last=F))) 

주는 : 패딩을 피하지만

2016-11-09 6 4 3 2 1 5 19 18 15 13 14 16 12 10 9 8 20 22 23 21 17 11 7 NA 
2016-11-10 4 7 6 2 3 1 5 21 22 20 18 16 15 12 11 9 10 19 23 24 17 13 14 8 
2016-11-11 13 7 9 3 5 4 1 17 20 19 18 15 14 10 11 6 8 22 24 23 21 16 12 2 
2016-11-12 4 7 5 1 3 2 6 9 12 17 21 18 16 14 13 10 11 19 22 23 24 20 8 15 
2016-11-13 11 14 8 6 3 2 1 4 5 9 16 18 17 15 13 10 12 20 22 24 23 21 19 7 
2016-11-14 4 6 5 3 1 2 7 12 15 17 19 18 16 14 13 10 11 21 23 24 22 20 9 8 
2016-11-15 7 6 4 3 1 2 5 14 20 16 19 18 15 12 13 10 11 21 23 24 22 17 9 8 
2016-11-16 5 7 4 3 1 2 6 17 20 15 19 16 14 13 12 11 10 21 23 24 22 18 9 8 
2016-11-17 7 6 4 3 1 2 5 14 18 17 19 15 16 13 12 10 11 21 23 24 22 20 9 8 
2016-11-18 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 

> lens 
2016-11-09 2016-11-10 2016-11-11 2016-11-12 2016-11-13 2016-11-14 2016-11-15 
     23   24   24   24   24   24   24 
2016-11-16 2016-11-17 2016-11-18 
     24   24   1 

패딩을 (24)의 길이로하는 것은 오류를주지 않을 수 있습니다 오류는 당신이 정말로 원하는 것 같지 않습니다. .

2) 시간대 날짜 정렬은 꺼져 있기 때문에 첫 번째 날짜에는 23 개의 요소가, 마지막 날짜에는 1 개의 요소가 생성됩니다. 날짜 당 24 개의 요소가 있도록 수정하면 패딩없이 작동합니다.

이 값을 tz에 사용하면 날짜 당 24 개의 요소가있는 것으로 보입니다. (OlsonNames()을 실행하면 시간대의 목록을 제공합니다.)

table(as.Date(time(z), tz = "Etc/GMT+6")) 

주는 : 따라서

2016-11-09 2016-11-10 2016-11-11 2016-11-12 2016-11-13 2016-11-14 2016-11-15 
     24   24   24   24   24   24   24 
2016-11-16 2016-11-17 
     24   24 

우리가 tz="Etc/GMT=6"과 질문에 사용 tz="EST"을 대체 할 수있는이 코드 제공 :

aggregate(z, as.Date(index(z), tz='Etc/GMT+6'), 
    FUN=rank, ties.method = "first", na.last = FALSE) 

을하는 검색 결과 :

2016-11-09 6 4 3 2 1 5 20 19 16 14 15 17 13 11 10 9 21 23 24 22 18 12 8 7 
2016-11-10 6 5 2 3 1 4 21 22 20 18 16 14 11 10 8 9 19 23 24 17 12 13 7 15 
2016-11-11 8 10 4 6 5 1 17 20 19 18 15 14 11 12 7 9 22 24 23 21 16 13 3 2 
2016-11-12 6 4 1 3 2 5 9 12 17 21 18 16 14 13 10 11 19 22 23 24 20 8 15 7 
2016-11-13 14 9 7 3 2 1 4 5 10 16 18 17 15 13 11 12 20 22 24 23 21 19 8 6 
2016-11-14 5 4 3 1 2 6 12 15 17 19 18 16 14 13 10 11 21 23 24 22 20 9 8 7 
2016-11-15 6 4 3 1 2 5 14 20 16 19 18 15 12 13 10 11 21 23 24 22 17 9 8 7 
2016-11-16 7 4 3 1 2 6 17 20 15 19 16 14 13 12 11 10 21 23 24 22 18 9 8 5 
2016-11-17 7 4 3 1 2 5 14 18 17 19 15 16 13 12 10 11 21 23 24 22 20 9 8 6 

이렇게하면 정확한 시간대에 따라 정확한 답을 얻을 수 있지만 실제로는 최선의 방법이 아닙니다.

3) Noon 우리가 (i) 뉴욕과 GMT 시간대의 날짜/시간에만 관심이 있고 (ii) 데이터가 오전 1시에 시작하여 연속 시간 12시, 12시 + 24시, 12시 + 48시 등의 datetimes를 사용하는 것입니다. 왜냐하면 정오가 앞에서 언급 한 두 시간대 중 어느 하나에서 같은 날이 될 것이기 때문입니다.

aggregate(z, as.Date(index(z)[rep(seq(12, length(z), 24), each = 24)]), 
    FUN=rank, ties.method = "first", na.last = FALSE) 

4) 포스터 문제 z의 제 24 날짜 시간 가지고

> head(time(z), 24) 
c("2016-11-09 01:00:00 EST", "2016-11-09 02:00:00 EST", ..., 
    "2016-11-09 23:00:00 EST", "2016-11-10 00:00:00 EST") 

를 그래서 그 시간은 한 시간 이벤트의 종료를 나타낸다는 것을인지 댓글 1초 빼기 01, 02, ..., 23, 00 시간. 그래서 마지막 시간은 그 다음날입니다.

> head(time(z)-1, 24) 
c("2016-11-09 00:59:59 EST", "2016-11-09 01:59:59 EST", ..., 
    "2016-11-09 22:59:59 EST", "2016-11-09 23:59:59 EST") 

는 따라서 우리가 사용할 수 있습니다 :

aggregate(z, as.Date(index(z)-1, tz = "EST"), 
    FUN=rank, ties.method = "first", na.last = FALSE) 

우리가 서로에서 1 초 빼면 우리는 00, 01, 02, ..., 22, 23 그렇게 시간이 같은 날 이제 모두 얻을

1 초를 뺀 값으로 각 시간의 끝을 합리적으로 참조하면 정확한 날짜를 얻습니다. 아래의 주석에서 포스터가 제안한 것처럼, 1 초 대신 1 시간을 빼기도 할 수 있습니다.이 경우, 시간은 끝 대신 시간의 시작을 나타냅니다.

참고 : 또한 시간대 "EST5EDT"이 문제에 더 적합한 지 고려하십시오.