आर

Question

में कुल डेटा विलय करने के लिए दैनिक डेटा में प्रति घंटा डेटा एकत्र करने के बारे में मेरे previous question के बाद, मैं (ए) मासिक कुल और (बी) मासिक डेटा को मूल डेटाफ्रेम में विलय करना चाहता हूं।

Lines <- "Date,Outdoor,Indoor 
01/01/2000 01:00,30,25 
01/01/2000 02:00,31,26 
01/01/2000 03:00,33,24 
02/01/2000 01:00,29,25 
02/01/2000 02:00,27,26 
02/01/2000 03:00,39,24 
12/01/2000 02:00,27,26 
12/01/2000 03:00,39,24 
12/31/2000 23:00,28,25" 

दैनिक समुच्चय इस तरह मेरी previous question में जवाब दिया गया है, और फिर मैं अपने रास्ते वहाँ से मासिक समुच्चय का उत्पादन करने के पा सकते हैं, कुछ करने के लिए:

मेरी मूल dataframe इस तरह दिखता है

Lines <- "Date,Month,OutdoorAVE 
01/01/2000,Jan,31.33 
02/01/2000,Feb,31.67 
12/01/2000,Dec,31.33" 

जहां आउटडोअर दैनिक न्यूनतम और अधिकतम आउटडोर तापमान का मासिक औसत है।

Lines <- "Date,Outdoor,Indoor,Month,OutdoorAVE 
01/01/2000 01:00,30,25,Jan,31.33 
01/01/2000 02:00,31,26,Jan,31.33 
01/01/2000 03:00,33,24,Jan,31.33 
02/01/2000 01:00,29,25,Feb,31.67 
02/01/2000 02:00,27,26,Feb,31.67 
02/01/2000 03:00,39,24,Feb,31.67 
12/01/2000 02:00,27,26,Dec,31.33 
12/01/2000 03:00,39,24,Dec,31.33 
12/31/2000 23:00,28,25,Dec,31.33" 

मैं ऐसा करने के बारे में पर्याप्त अनुसंधान पता नहीं है: क्या मैं अंत में करना चाहते हैं कुछ इस तरह है। कोई भी मदद बहुत ही सराहनीय होगी।

Answer 1

ave और जैसे POSIXlt निकालने के लिए महीने का प्रयास करें:

zz <- textConnection(Lines) 
Data <- read.table(zz,header=T,sep=",",stringsAsFactors=F) 
close(zz) 

Data$Month <- strftime(
    as.POSIXlt(Data$Date,format="%m/%d/%Y %H:%M"), 
    format='%b') 
Data$outdoor_ave <- ave(Data$Outdoor,Data$Month,FUN=mean) 

देता है:

> Data 
       Date Outdoor Indoor Month outdoor_ave 
1 01/01/2000 01:00  30  25 Jan 31.33333 
2 01/01/2000 02:00  31  26 Jan 31.33333 
3 01/01/2000 03:00  33  24 Jan 31.33333 
4 02/01/2000 01:00  29  25 Feb 31.66667 
5 02/01/2000 02:00  27  26 Feb 31.66667 
6 02/01/2000 03:00  39  24 Feb 31.66667 
7 12/01/2000 02:00  27  26 Dec 31.33333 
8 12/01/2000 03:00  39  24 Dec 31.33333 
9 12/31/2000 23:00  28  25 Dec 31.33333 

---

संपादित करें: डाटा में तो बस calcualte माह के रूप में ऊपर दिखाए गए और मर्ज का उपयोग करें:

zz <- textConnection(Lines2) # Lines2 is the aggregated data 
Data2 <- read.table(zz,header=T,sep=",",stringsAsFactors=F) 
close(zz) 

> merge(Data,Data2[-1],all=T) 
    Month    Date Outdoor Indoor OutdoorAVE 
1 Dec 12/01/2000 02:00  27  26  31.33 
2 Dec 12/01/2000 03:00  39  24  31.33 
3 Dec 12/31/2000 23:00  28  25  31.33 
4 Feb 02/01/2000 01:00  29  25  31.67 
5 Feb 02/01/2000 02:00  27  26  31.67 
6 Feb 02/01/2000 03:00  39  24  31.67 
7 Jan 01/01/2000 01:00  30  25  31.33 
8 Jan 01/01/2000 02:00  31  26  31.33 
9 Jan 01/01/2000 03:00  33  24  31.33 

Answer 2

यहां एक चिड़ियाघर/एक्सटीएस समाधान है। ध्यान दें कि Month यहां संख्यात्मक है क्योंकि आप चिड़ियाघर/xts वस्तुओं में प्रकारों को मिश्रित नहीं कर सकते हैं।

require(xts) # loads zoo too 
Lines1 <- "Date,Outdoor,Indoor 
01/01/2000 01:00,30,25 
01/01/2000 02:00,31,26 
01/01/2000 03:00,33,24 
02/01/2000 01:00,29,25 
02/01/2000 02:00,27,26 
02/01/2000 03:00,39,24 
12/01/2000 02:00,27,26 
12/01/2000 03:00,39,24 
12/31/2000 23:00,28,25" 
con <- textConnection(Lines1) 
z <- read.zoo(con, header=TRUE, sep=",", 
    format="%m/%d/%Y %H:%M", FUN=as.POSIXct) 
close(con) 

zz <- merge(z, Month=.indexmon(z), 
    OutdoorAVE=ave(z[,1], .indexmon(z), FUN=mean)) 
zz 
#      Outdoor Indoor Month OutdoorAVE 
# 2000-01-01 01:00:00  30  25  0 31.33333 
# 2000-01-01 02:00:00  31  26  0 31.33333 
# 2000-01-01 03:00:00  33  24  0 31.33333 
# 2000-02-01 01:00:00  29  25  1 31.66667 
# 2000-02-01 02:00:00  27  26  1 31.66667 
# 2000-02-01 03:00:00  39  24  1 31.66667 
# 2000-12-01 02:00:00  27  26 11 31.33333 
# 2000-12-01 03:00:00  39  24 11 31.33333 
# 2000-12-31 23:00:00  28  25 11 31.33333 

अद्यतन: कैसे दो अलग-अलग डेटा सेट का उपयोग करके उपरोक्त परिणाम मिलता है।

Lines2 <- "Date,Month,OutdoorAVE 
01/01/2000,Jan,31.33 
02/01/2000,Feb,31.67 
12/01/2000,Dec,31.33" 
con <- textConnection(Lines2) 
z2 <- read.zoo(con, header=TRUE, sep=",", format="%m/%d/%Y", 
    FUN=as.POSIXct, colClasses=c("character","NULL","numeric")) 
close(con) 

zz2 <- na.locf(merge(z1, Month=.indexmon(z1), OutdoorAVE=z2))[index(z1)] 
# same output as zz (above) 

Answer 3

यह आपके सवाल का स्पर्शरेखा है, लेकिन आप के बजाय विभिन्न एकीकृत मान के लिए RSQLite और एक अलग तालिकाओं का उपयोग करने के लिए है, और सरल SQL कमांड के साथ टेबल में शामिल होने के लिए चाहते हो सकता। यदि आप कई प्रकार के एकत्रीकरण का उपयोग करते हैं तो आपका डेटा फ्रेम आसानी से बड़ा और बदसूरत हो सकता है।