計算和格式化時間間隔的平均值和平方

我有一個模型，可以預測某些事件的持續時間，以及這些事件的持續時間的度量。然後我想計算預測和測量之間的差異，平均差異和RMSE。我能夠做到這一點，但格式是非常尷尬的，而不是我所期待的：計算和格式化時間間隔的平均值和平方

database <- data.frame(Predicted = c(strptime(c("4:00", "3:35", "3:38"), format = "%H:%M")), 
         Measured = c(strptime(c("3:39", "3:40", "3:53"), format = "%H:%M"))) 
database 
>    Predicted   Measured 
1 2016-11-28 04:00:00 2016-11-28 03:39:00 
2 2016-11-28 03:35:00 2016-11-28 03:40:00 
3 2016-11-28 03:38:00 2016-11-28 03:53:00

這是第一個怪事：爲什麼R表示關於我的時間和日期，即使我清楚指定了一個僅限於時間的格式（%H:%M），並且我的數據中沒有日期開始？它變得怪異：

database$Error <- with(database, Predicted-Measured) 
database$Mean_Error <- with(database, mean(Predicted-Measured)) 
database$RMSE <- with(database, sqrt(mean(as.numeric(Predicted-Measured)^2))) 
> database 
      Predicted   Measured Error Mean_Error  RMSE 
1 2016-11-28 04:00:00 2016-11-28 03:39:00 21 mins 0.3333333 15.17674 
2 2016-11-28 03:35:00 2016-11-28 03:40:00 -5 mins 0.3333333 15.17674 
3 2016-11-28 03:38:00 2016-11-28 03:53:00 -15 mins 0.3333333 15.17674

爲什麼可變Error分鐘表示？對於Error這不是一個不錯的選擇，但是對於Mean_Error來說很難閱讀。對於RMSE它更糟糕，但這可能是由於as.numeric函數：如果我刪除它，R抱怨'^' not defined for "difftime" objects。我的問題是：

是否可以顯示在%H:%M格式顯示第一列2（Predicted和Measured）？
其他3列（Error,Mean_Error和RMSE）我想比較一下%M:%S格式和一個格式，只需幾秒鐘，然後在這兩個列表中進行選擇。可能嗎？

編輯：只是爲了更清楚，我的目標是要插入的時間間隔的觀察到一個數據幀，並計算時間間隔不同的向量。然後，計算該向量的一些統計數據：均值，均方根誤差等。我知道我可以在幾秒鐘內輸入時間觀測值，但這看起來不太好：很難說13200秒是3小時40分鐘。因此，我希望能夠將時間間隔存儲在%H:%M中，但能夠以代數方式操作它們並以我選擇的格式顯示結果。那可能嗎？

來源

2016-11-28 DeltaIV

對於第一個怪事，'strptime'轉換成'POSIXlt'，它會增加今天的日期它。要僅顯示小時和分鐘使用：'format（strptime（c（「4:00」，「3:35」，「3:38」），format =「％H：％M」），format =「％ H：％M「）'這只是字符（即，你失去了日期 - 時間類） – aichao

@aichao，我試過'數據庫$預測< - 格式（strptime（數據庫$預測，格式=」％H：％M 「），format =」％H：％M「）'，但我得到了'>數據庫$預測 [1] NA NA NA'。我猜這裏真正的問題是我不需要日期時間對象，但更多的東西像時間間隔對象......是否有可能獲得？「 – DeltaIV

我們可以用difftime來指定時間差的單位。 difftime的輸出是類別difftime的對象。當這個difftime對象被強制使用as.numeric爲數字，我們可以改變這些單位（見?difftime的例子）：

## Note we don't convert to date-time because we just want %H:%M 
database <- data.frame(Predicted = c("4:00", "3:35", "3:38"), 
         Measured = c("3:39", "3:40", "3:53")) 
## We now convert to date-time and use difftime to compute difference in minutes 
database$Error <- with(database, difftime(strptime(Predicted,format="%H:%M"),strptime(Measured,format="%H:%M"), units="mins")) 
## Use as.numeric to change units to seconds 
database$Mean_Error <- with(database, mean(as.numeric(Error,units="secs"))) 
database$RMSE <- with(database, sqrt(mean(as.numeric(Error,units="secs")^2))) 
## Predicted Measured Error Mean_Error  RMSE 
##1  4:00  3:39 21 mins   20 910.6042 
##2  3:35  3:40 -5 mins   20 910.6042 
##3  3:38  3:53 -15 mins   20 910.6042

來源

2016-11-28 17:11:11 aichao

計算和格式化時間間隔的平均值和平方

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