Konvertieren sequenzielle numerische Daten in Zeitformat in R

Question

Angenommen, ich habe ein Datenframe mit einer Spalte t, die aus kumulativen Zeitunterschieden von Sekunden vom ersten Punkt des Datensatzes mit einer Frequenz von 10 Hz besteht. Wie kann ich dies in R-Zeit im Min: Second-Format konvertieren, so dass es in ggplots angezeigt wird. Ich zeige nur alle 5 Minuten ein Häkchen auf der X-Achse und die entsprechende Zeit in 00:00, 05:00, 10:00 Uhr usw.

Beispiel:

# t columns is in seconds, thus 2000 seconds makes 33.33 minutes 
# Last tick value on the x axis I will show is 30:00 
d1 = 10 + runif(n = 5000) 
d2 = 20 + runif(n = 5000) 
d3 = 30 + runif(n = 5000) 
d4 = 40 + runif(n = 5001) 
d = c(d1,d2,d3,d4) 
t = seq(0, 2000, by = 0.1) 
DF = data.frame(t = t, d = d) 
ggplot(data = DF, aes(x = t, y = d)) + geom_line() 

Danke,

Answer 1

Ich denke, es wäre besser, Konvertieren Sie Werte in POSIXct Klasse mit Dummy-Datum via difftime.

DF$min_sec <- as.POSIXct("2016-01-01") + as.difftime(DF$t, unit="secs") 

ggplot(DF, aes(x = min_sec, y = d)) + geom_point() + 
    scale_x_datetime(date_breaks = "5 min", date_labels = "%M:%S", minor_breaks=NULL) 

Answer 2

DF = data.frame(t = seq(0, 2000, by = 0.1), data = runif(n = 20001)) 

DF$t <- lubridate::ms(DF$t) 

Für den zweiten Teil Sie diese Frage/Antwort wünschen könnte (einschließlich Kommentaren) zu überprüfen, von ein paar Stunden. Er stellte genau die gleiche Frage.

R: Aggregating time series data returns NA

ich aggregiert seine Daten alle 5 Minuten wie folgt aus:

library(xts) 
    mydata <- read.csv("data.csv") 
    times  <- mydata$Time 
    X   <- as.POSIXct(times) 
    X   <- as.xts(X) 
    period.apply(mydata$T1, INDEX = endpoints(X, "minutes", 5), function(x) mean(x, na.rm=T)) 

dann sagte er, er war es so Plotten:

DataTable <- table(cut(data, breaks="5 mins"))