0 
Time    Velocity
0   0
1.5 1.21
3   1.26
4.5 1.31
6   1.36
7.5 1.41
9   1.46
10.5    1.51
12  1.56
13  1.61
14  1.66
15  1.71
16  1.76
17  1.81
18  1.86
19  1.91
20  1.96
21  2.01
22.5    2.06
24  2.11
25.5    2.16
27  2.21
28.5    2.26
30  2.31
31.5    2.36
33  2.41
34.5    2.4223
36  2.4323

所以我有关于时间和速度的数据......我想使用 cut 或 which 函数将我的数据分成 6 分钟的间隔......我的最大时间通常达到 3000 分钟所以我希望输出相似对这个……

Time    Velocity
0   0
1.5 1.21
3   1.26
4.5 1.31
6   1.36
Time    Velocity
6   1.36
7.5 1.41
9   1.46
10.5    1.51
12  1.56
    
Time    Velocity
12  1.56
13  1.61
14  1.66
15  1.71
16  1.76
17  1.81
18  1.86

所以到目前为止我所做的是使用 data=read.delim("clipboard") 读取数据我决定使用函数'which'....但我需要做 3000 分钟等

dat <- data[which(data$Time>=0
& data$Time < 6),],
dat1 <- data[which(data$Time>=6
& data$Time < 12),]

等等但是如果我有时间去 3000 分钟这不会那么方便我也希望我的所有结果都包含在一个输出/变量中

4

3 回答 3

3

我将在这里假设您真的不想在垃圾箱中复制值。

cuts = cut(data$Time, seq(0, max(data$Time)+6, by=6), right=FALSE)
x <- by(data, cuts, FUN=I)

x
## cuts: [0,6)
##   Time Velocity
## 1  0.0     0.00
## 2  1.5     1.21
## 3  3.0     1.26
## 4  4.5     1.31
## ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 
## cuts: [6,12)
##   Time Velocity
## 5  6.0     1.36
## 6  7.5     1.41
## 7  9.0     1.46
## 8 10.5     1.51
## ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 
## <snip>
## ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 
## cuts: [36,42)
##    Time Velocity
## 28   36   2.4323
于 2013-03-26T02:48:26.203 回答
2

我不认为你想得到重复的界限。这里是一个不使用的简单解决方案cut（类似于@Mathew 解决方案）。

  dat <- transform(dat, index = dat$Time %/% 6)
  by(dat,dat$index,FUN=I)
于 2013-03-26T03:04:12.290 回答
0

如果您确实需要重复的时间戳是 6 的整数倍，那么您将不得不在拆分之前进行一些数据复制。

txt <- "Time    Velocity\n0   0\n1.5 1.21\n3   1.26\n4.5 1.31\n6   1.36\n7.5 1.41\n9   1.46\n10.5    1.51\n12  1.56\n13  1.61\n14  1.66\n15  1.71\n16  1.76\n17  1.81\n18  1.86\n19  1.91\n20  1.96\n21  2.01\n22.5    2.06\n24  2.11\n25.5    2.16\n27  2.21\n28.5    2.26\n30  2.31\n31.5    2.36\n33  2.41\n34.5    2.4223\n36  2.4323"

DF <- read.table(text = txt, header = TRUE)

# Create duplicate timestamps where timestamp is multiple of 6 second
posinc <- DF[DF$Time%%6 == 0, ]
neginc <- DF[DF$Time%%6 == 0, ]
posinc <- posinc[-1, ]
neginc <- neginc[-1, ]

# Add tiny +ve and -ve increments to these duplicated timestamps
posinc$Time <- posinc$Time + 0.01
neginc$Time <- neginc$Time - 0.01

# Bind original dataframe without 6 sec multiple timestamp with above duplicated timestamps
DF2 <- do.call(rbind, list(DF[!DF$Time%%6 == 0, ], posinc, neginc))

# Order by timestamp
DF2 <- DF2[order(DF2$Time), ]

# Split the dataframe by quotient of timestamp divided by 6
SL <- split(DF2, DF2$Time%/%6)

# Round back up the timestamps of split data to 1 decimal place
RESULT <- lapply(SL, function(x) {
    x$Time <- round(x$Time, 1)
    return(x)
})

RESULT
## $`0`
##    Time Velocity
## 2   1.5     1.21
## 3   3.0     1.26
## 4   4.5     1.31
## 51  6.0     1.36
## 
## $`1`
##    Time Velocity
## 5   6.0     1.36
## 6   7.5     1.41
## 7   9.0     1.46
## 8  10.5     1.51
## 91 12.0     1.56
## 
## $`2`
##     Time Velocity
## 9     12     1.56
## 10    13     1.61
## 11    14     1.66
## 12    15     1.71
## 13    16     1.76
## 14    17     1.81
## 151   18     1.86
## 
## $`3`
##     Time Velocity
## 15  18.0     1.86
## 16  19.0     1.91
## 17  20.0     1.96
## 18  21.0     2.01
## 19  22.5     2.06
## 201 24.0     2.11
## 
## $`4`
##     Time Velocity
## 20  24.0     2.11
## 21  25.5     2.16
## 22  27.0     2.21
## 23  28.5     2.26
## 241 30.0     2.31
## 
## $`5`
##     Time Velocity
## 24  30.0   2.3100
## 25  31.5   2.3600
## 26  33.0   2.4100
## 27  34.5   2.4223
## 281 36.0   2.4323
## 
## $`6`
##    Time Velocity
## 28   36   2.4323
##
于 2013-03-26T02:55:16.483 回答