평균화 한 열 매 15 행

Question

나는 세 개의 열 (데이터 테이블) 데이터 집합이 있습니다

• 날짜
• 시간
• 가격을

데이터 집합 한 분 간격 및 I에 이것을 15 분 간격으로 변환해야합니다. 이렇게하려면 15 행당 평균 가격이 필요합니다. 이미 15 분 간격이있는 다른 데이터 세트에서이 데이터를 복사/붙여 넣기 할 수 있도록 새로운 데이터 프레임 (원본보다 15 배 적은 행)에이 작업이 필요합니다.

나는 아래의 코드로 매 15 행의 평균을 얻어서 새 목록을 만들려고 :

means.price <- dt.Energy.prices[, mean(dt.Energy.prices$Lowest_price_downward), by= 
    (seq(nrow(dt.Energy.prices)) - 1) %/% 15] 

내가 모든 수단 NA있는 새로운 데이터 세트를 얻을. Means.price에는 약 70.000 개의 obs가 있습니다. 원래는 약 105 만 개였습니다. 원본의 1/15 인 데이터 세트를 만들었지 만 그 수단은 아직 없습니다.

언젠가 열 가격에 NA가 있습니다. 때로는 15 개 모두가 NA가되지만 때로는 5 개 행의 값이 다른 10 개가 NA 인 경우가 있습니다. 그것이 15 인 경우, 출력 평균은 좋지만 일부 값이 알려진 경우 알려진 값을 평균화하는 방법이 있기를 바랍니다.

Answer 1

시계열로 변환하는 것을 피하면서이 작업을 수행하는 쉬운 방법 중 하나는 mean()으로 전화하시는 경우 na.rm = TRUE입니다. 이 Lowest_price_downward이 무엇인지 명확하지 않다, 코드에서

> mean(c(2, 0, 0, 0)) 
[1] 0.5 
> mean(c(2, 0, 0, NA)) 
[1] NA 
> mean(c(2, 0, 0, NA), na.rm = TRUE) 
[1] 0.6666667 

,하지만 당신이 그것을 설명하는 방식에서,이 도움이 가능성이 높습니다 :

여기이 작동하는 방법의 예입니다.

means.price <- dt.Energy.prices[, mean(dt.Energy.prices$Lowest_price_downward, 
             na.rm = TRUE), 
            by = (seq(nrow(dt.Energy.prices)) - 1) %/% 15]`