按時間和星期幾組合分組時間序列數據

我有一段時間間隔爲5分鐘的特定停車場的入住率數據。按時間和星期幾組合分組時間序列數據

我的數據如下所示：

head(DataParking) 
      DateTime OccupancyRate Weekday 
2017-01-27 10:24:41  0.2570423 Friday 
2017-01-27 10:29:41  0.2605634 Friday 
2017-01-27 10:34:41  0.2535211 Friday 
2017-01-27 10:39:41  0.2535211 Friday 
2017-01-27 10:44:41  0.2535211 Friday 
2017-01-27 10:49:41  0.2535211 Friday

我想爲了顯示整體每週模式創建的平均入住率和上，下邊界值的曲線圖。因此，我的數據需要按照一天中的時間和一週中的某天的組合來分組。

最後，我想我的數據，如下所示：

 Time Weekday AvgOccupancyRate MinOccupancyRate MaxOccupancyRate 
    10:24:41 Friday   0.2570423   0.1770423   0.3670423 
    10:29:41 Friday   0.2605634   0.1810423   0.3560423 
    10:34:41 Friday   0.2535211   0.1870423   0.3570423 
    10:39:41 Friday   0.2535211   0.1770423   0.3570423 
    10:44:41 Friday   0.2535211   0.1770423   0.3570423 
    10:49:41 Friday   0.2535211   0.1870423   0.3870423

我怎樣才能做到這一點？

另一個問題：有了這些數據，我可以繪製一個特定日期（例如星期五）的數據，這已經給出了一些見解。但是，如果我想繪製星期一00:00至星期日23:59的每週模式，我想我需要有一個WeekdayTime組合變量，它可以繪製在折線圖的x軸上。你有任何想法，如果這樣的格式存在，以及如何我可以繪製與（例如）ggplot x軸的平日組合？

非常感謝提前！

來源

2017-03-17 Robert

請一次問一個問題。 – Axeman

提取時間的一種快速方法是使用'format（as.POSIXct（「2017-01-27 10:24:41」），「％H：％M：％S」）''。這應該在邏輯上進行排序，因爲0被預置爲單個數字（9:00:00變爲09:00:00）。我認爲'chron'軟件包可以有更多智能的存儲時間。 – lmo

是的，我知道如何從DateTime變量中提取時間。但是，如果我這樣做，我的數據不能根據時間彙總，對吧？如果我在變量中的'％H：％M：％S'下使用'as.POSIXct'，相應的日期將總是妨礙基於工作日的聚合，或者不是？ – Robert

創建分組data.frame繪製你需要，你可以做什麼：

library(dplyr) 

df %>% 
    mutate(Time = format(DateTime, '%u %H:%M:%S')) %>% 
    group_by(Time, Weekday) %>% # Weekday is not really needed but can be clearer to read 
    summarize(AvgOccRate = mean(OccupancyRate), 
       MinOccRate = min(OccupancyRate), 
       MaxOccRate = max(OccupancyRate)) -> res

最重要的一點這裏是format(DateTime, '%u %H:%M:%S')此創建一個新的變量，%u爲工作日和%H:%M:%S的時間。

然後，爲了劇情用的東西沿着線：

library(ggplot2) 

ggplot(res, aes(Time, group = 1)) + 
    geom_line(aes(Time, AvgOccRate)) + 
    geom_line(aes(Time, MinOccRate), alpha = .5) + 
    geom_line(aes(Time, MaxOccRate), alpha = .5)

來源

2017-03-17 12:25:25 GGamba

也可以計算95％置信區間的上限和下限，而不是特定的週日/時間組合的最小值或最大值？ – Robert

我只會回答你的第一個問題。

使用dplyr我們可以先創建時間和工作日，然後做一個簡單的summarise。由於您的數據沒有不同的組合，因此未經測試。

library(dplyr) 

DataParking %>% 
    mutate(time = format(as.POSIXct(DateTime), "%H:%M:%S"),    # Thanks to @lmo 
     weekday = lubridate::wday(DateTime, label = TRUE)) %>% 
    group_by(time, weekday) %>% 
    summarise(AvgOccupancyRate = mean(OccupancyRate), 
      MinOccupancyRate = min(OccupancyRate), 
      MaxOccupancyRate = max(OccupancyRate)) %>% 
    select(-DateTime)

來源

2017-03-17 12:23:04 Axeman

按時間和星期幾組合分組時間序列數據

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