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这是一个具有每小时智能电表数据且频率 = 24 的时间序列。它是在三天内测量的，所以first day[1:24], second[25:48], third[49:72].

我想要三天内每小时的平均值。例如：

(t[1]+t[25]+t[49])/3

所以我可以在 3 天内制作一个平均 24 小时的箱线图。

x <- c(0.253, 0.132, 0.144, 0.272, 0.192, 0.132, 0.209, 0.255, 0.131, 
  0.136, 0.267, 0.166, 0.139, 0.238, 0.236, 1.75, 0.32, 0.687, 
  0.528, 1.198, 1.961, 1.171, 0.498, 1.28, 2.267, 2.605, 2.776, 
  4.359, 3.062, 2.264, 1.212, 1.809, 2.536, 2.48, 0.531, 0.515, 
  0.61, 0.867, 0.804, 2.282, 3.016, 0.998, 2.332, 0.612, 0.785, 
  1.292, 2.057, 0.396, 0.455, 0.283, 0.131, 0.147, 0.272, 0.198, 
  0.13, 0.19, 0.257, 0.149, 0.134, 0.251, 0.215, 0.133, 1.755, 
  1.855, 1.938, 1.471, 0.528, 0.842, 0.223, 0.256, 0.239, 0.113)
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2 回答 2

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因为您没有发布一组易于使用的示例数据，所以我们先生成一些：

time_series = runif(72)

下一步是将数据集的结构从 1d 向量更改为 2d 矩阵，这为您节省了大量处理索引等的工作：

time_matrix = matrix(time_series, 24, 3)

并用于apply计算每小时平均值（如果您喜欢apply，请查看plyr包以获得更多不错的功能，请参阅此链接了解更多详细信息）：

hourly_means = apply(time_matrix, 1, mean)
> hourly_means
 [1] 0.2954238 0.6791355 0.6113670 0.5775792 0.3614329 0.4414882 0.6206761
 [8] 0.2079882 0.6238492 0.4069143 0.6333607 0.5254185 0.6685191 0.3629751
[15] 0.3715500 0.2637383 0.2730713 0.3170541 0.6053016 0.6550780 0.4031117
[22] 0.6857810 0.4492246 0.4795785

但是，如果您使用ggplot2不需要预先计算箱线图，ggplot2请为您执行以下操作：

require(ggplot2)
require(reshape2)
# Notice the use of melt to reshape the dataset a bit
# Also notice the factor to transform Var1 to a categorical dataset
ggplot(aes(x = factor(Var1), y = value), 
       data = melt(time_matrix)) + 
       geom_boxplot()

哪个产生，我认为，你在哪里：

在此处输入图像描述

在 x 轴上是一天中的小时数，在 y 轴上是值。

注意：您拥有的数据是时间序列。R 有处理时间序列的特定方法，例如ts函数。我通常使用普通的 R 数据对象（数组、矩阵），但您可以查看TimeSeries CRAN 任务视图，了解 R 可以对时间序列做什么。

使用ts对象计算每小时意味着（受此SO post启发）：

# Create a ts object
time_ts = ts(time_series, frequency = 24)
# Calculate the mean
> tapply(time_ts, cycle(time_ts), mean)
        1         2         3         4         5         6         7         8 
0.2954238 0.6791355 0.6113670 0.5775792 0.3614329 0.4414882 0.6206761 0.2079882 
        9        10        11        12        13        14        15        16 
0.6238492 0.4069143 0.6333607 0.5254185 0.6685191 0.3629751 0.3715500 0.2637383 
       17        18        19        20        21        22        23        24 
0.2730713 0.3170541 0.6053016 0.6550780 0.4031117 0.6857810 0.4492246 0.4795785 
> aggregate(as.numeric(time_ts), list(hour = cycle(time_ts)), mean)
   hour         x
1     1 0.2954238
2     2 0.6791355
3     3 0.6113670
4     4 0.5775792
....
于 2012-08-22T10:17:56.343 回答
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boxplot您可以使用基本 R 安装附带的功能轻松完成此操作。只需使用您的原始系列和索引创建一个 data.frame 来识别每天的时间。

Data <- data.frame(series=x, time=rep(1:24,3))
boxplot(series ~ time, data=Data)

箱线图输出

于 2012-08-22T12:54:55.783 回答