2013-05-28 3 views
-1

xts에 초 단위 집합을 사용할 수 있습니까?xts/동물원에서 초 단위 집합

2013-01-01 00:01:00 2.2560000 
2013-01-01 00:02:00 2.3883333 
2013-01-01 00:03:00 1.8450000 
2013-01-01 00:04:00 1.6966667 
2013-01-01 00:04:03 1.3100000 
2013-01-01 00:05:00 0.8533333 

줄을 가져 오지 않으려 고합니다. 끝에서 00 초!

2013-01-01 00:04:03 1.3100000 

보통 나는 시간에 의해 부분 집합 것 [T09 : 00/T09 : 30]하지만 지금 내가 선이 초 00와 타임 스탬프를 가지고 있지 싶어합니다. 감사!

+2

나는 downvote를하지 않았지만 downvote가 발생한 이유를 이해할 수 있습니다. 지금 당신의 질문은 명확하지 않습니다. '서브셋 초 '는 무엇을 의미합니까? 당신은 잘 짜여진 **보다는 여러 가지 질문을 가지고 있습니다 ** 어떻게 ... ** 질문. 아마도 더 나은 방법은 이것이 내가 가지고있는 데이터 (예를 들어라)이며 이것은 내가 데이터를 보길 원한다는 것입니다 (예를 들자면). 최소한 당신이 겪은 것을 표현하는 질문을 조이십시오. –

+0

이제는 "시계열을 규칙적으로 만드십시오"라는 이전 요청과 모순되는 00으로 끝나지 않는 행을 추출하겠습니다. 어느 쪽을 원하니? – GSee

+0

00으로 끝나지 않은 행에서 어떤 일이 발생했는지보고 싶지만 나중에 00을 모두 추출하려고합니다. –

답변

1

첫째, (dput 다음을 사용하십시오)

lines <- '2013-01-01 00:01:00 2.2560000 
2013-01-01 00:02:00 2.3883333 
2013-01-01 00:03:00 1.8450000 
2013-01-01 00:04:00 1.6966667 
2013-01-01 00:04:03 1.3100000 
2013-01-01 00:05:00 0.8533333' 

tmp <- read.table(text=lines) 
x <- xts(tmp[, 3], as.POSIXct(paste(tmp[, 1], tmp[, 2]))) 

당신은 두 번째가 행을 추출하기 위해 .indexsec 기능을 사용할 수 있습니다 R로 예를 들어, 데이터를 가져 오기 위해 (또는 아닙니다) 0

x[.indexsec(x) == 0] 
#       [,1] 
#2013-01-01 00:01:00 2.2560000 
#2013-01-01 00:02:00 2.3883333 
#2013-01-01 00:03:00 1.8450000 
#2013-01-01 00:04:00 1.6966667 
#2013-01-01 00:05:00 0.8533333 

x[.indexsec(x) != 0] 
#     [,1] 
#2013-01-01 00:04:03 1.31 

또 다른 생각은 안 export를 사용하는 것기능은 endpoints 기능과 유사합니다. 당신이 하나의 00 끝나지 않는 행, 당신은 부정적인 부분 집합을 사용할 수 있는지

x[xts:::startof(x, "mins")] 
#       [,1] 
#2013-01-01 00:01:00 2.2560000 
#2013-01-01 00:02:00 2.3883333 
#2013-01-01 00:03:00 1.8450000 
#2013-01-01 00:04:00 1.6966667 
#2013-01-01 00:05:00 0.8533333 

또는 :

x[-xts:::startof(x, "mins")] 
#     [,1] 
#2013-01-01 00:04:03 1.31 

다음

제로 폭 XTS와 합병하여 작업을 수행하는 방법 원하는 인덱스가있는 객체.

merge(xts(, seq(start(x), end(x), by="min")), x, all=FALSE) 
#       x 
#2013-01-01 00:01:00 2.2560000 
#2013-01-01 00:02:00 2.3883333 
#2013-01-01 00:03:00 1.8450000 
#2013-01-01 00:04:00 1.6966667 
#2013-01-01 00:05:00 0.8533333