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Teilmengenzeilen nach einem bestimmten Zeitraum

Ich habe einen Datenrahmen, der so aussieht

            date_time loc_id node  energy   kgco2 
1 2009-02-27 00:11:08     87  103 0.00000 0.00000 
2 2009-02-27 01:05:05     87  103 7.00000 3.75900 
3 2009-02-27 02:05:05     87  103 6.40039 3.43701 
4 2009-02-27 03:05:05     87  103 4.79883 2.57697 
5 2009-02-27 04:05:05     87  103 4.10156 2.20254 
6 2009-02-27 05:05:05     87  103 2.59961 1.39599

Gibt es sowieso kann ich es nach Zeitbereich unterteilen, zB 2Uhr bis 5Uhr. Ich sollte dann ein Ergebnis erhalten, das so aussieht:

            date_time loc_id node  energy   kgco2  
3 2009-02-27 02:05:05     87  103 6.40039 3.43701 
4 2009-02-27 03:05:05     87  103 4.79883 2.57697 
5 2009-02-27 04:05:05     87  103 4.10156 2.20254
rtime
15
Wet Feet

Ich würde das Paket lubridate und die Funktion hour() verwenden, um Ihnen das Leben zu erleichtern ...

require( lubridate )

with( df , df[ hour( date_time ) >= 2 & hour( date_time ) < 5 , ] )

#            date_time loc_id node  energy   kgco2
#3 2009-02-27 02:05:05     87  103 6.40039 3.43701
#4 2009-02-27 03:05:05     87  103 4.79883 2.57697
#5 2009-02-27 04:05:05     87  103 4.10156 2.20254
13
Simon O'Hanlon

Eine Möglichkeit besteht darin, lubridate zu verwenden und ein Intervall zu definieren:

library(lubridate)

date1 <- as.POSIXct("2009-02-27 02:00:00")
date2 <- as.POSIXct("2009-02-27 05:00:00")
int <- new_interval(date1, date2)

df[df$datetime %within% int,]
16
juba

Ich würde vorschlagen, xts package für die Zeitreihenanalyse zu verwenden. Es hat sehr bequeme Untermengenfunktionen.

DF
##             date_time loc_id node  energy   kgco2
## 1 2009-02-27 00:11:08     87  103 0.00000 0.00000
## 2 2009-02-27 01:05:05     87  103 7.00000 3.75900
## 3 2009-02-27 02:05:05     87  103 6.40039 3.43701
## 4 2009-02-27 03:05:05     87  103 4.79883 2.57697
## 5 2009-02-27 04:05:05     87  103 4.10156 2.20254
## 6 2009-02-27 05:05:05     87  103 2.59961 1.39599

require(xts)
XTSDATA <- xts(DF[, -1], DF[, 1])
XTSDATA["T02:00:00/T05:00:00"]
##                     loc_id node  energy   kgco2
## 2009-02-27 02:05:05     87  103 6.40039 3.43701
## 2009-02-27 03:05:05     87  103 4.79883 2.57697
## 2009-02-27 04:05:05     87  103 4.10156 2.20254
6
Chinmay Patil
  • Verwenden Sie die Funktion lubridate::hours, um die Stundenzahl zu extrahieren.
  • Verwenden Sie dann die Funktion dplyr::filter, um das Ergebnis zu erhalten.
1
Jiaxiang