R 使用sqldf包创建时间间隔

这就是我的数据框的外观

我想创建15分钟或30分钟的时间间隔，并为该时间间隔内的所有时间戳计算

No_Words

的总和。我需要这个来绘制每个时间间隔的平均字数

我该怎么做呢

另外，我很想知道使用

sqldf

package是否可以找到解决方案

               Time                 No_Words
1   2013-11-17 13:37:00                    6    
2   2013-11-17 13:37:00                   16    
3   2013-11-17 13:37:00                   18    
4   2013-11-17 13:37:00                   12    
5   2013-11-17 14:03:00                    5    
6   2013-11-17 14:03:00                   20    
7   2013-11-17 14:04:00                    4    
8   2013-11-17 17:21:00                   39    
9   2013-11-17 22:48:00                   19    
10  2013-11-17 22:48:00                   12    

---

这个答案不是使用sqldf，而是使用基本R函数

aggregate

和

cut

：

## If your "Time" column is not an actual time object, 
##    convert it to one before proceeding.
mydf$Time <- as.POSIXct(mydf$Time)

---

这个答案不是使用sqldf，而是使用基本R函数

aggregate

和

cut

：

## If your "Time" column is not an actual time object, 
##    convert it to one before proceeding.
mydf$Time <- as.POSIXct(mydf$Time)

使用的简单方法，例如

tapply

：

agg <- tapply(df$No_Words, list(groups), mean)
par(mar=c(2,10,0,0)); barplot(agg, horiz=TRUE, las=1)

agg
使用的简单方法，例如
tapply
：

agg <- tapply(df$No_Words, list(groups), mean)
par(mar=c(2,10,0,0)); barplot(agg, horiz=TRUE, las=1)

aggsqldf这里是一个sqldf解决方案，其中输入数据帧是
DF
：

library(sqldf)

min15 <- 15 * 60 # in seconds
ans <- fn$sqldf("select
       t.Time - t.Time % $min15 as Time, 
       sum(t.No_Words) as No_Words
    from DF t 
    group by Time")
plot(No_Words ~ Time, ans, type = "o")

使用稠密网格如果需要稠密网格，那么我们需要一个网格数据框，
G
，它与先前的
ans
（请注意，sqldf拉入了chron包，因此我们使用了它的
trunc
功能）：

zoo我们还展示了一个zoo解决方案：

library(zoo)
library(chron)
FUN <- function(x) as.POSIXct(trunc(as.chron(x), 15 / (24 * 60)))
z <- read.zoo(DF, FUN = FUN, aggregate = sum)
plot(z)

注意：我们使用了这些数据，尤其是时间
属于
“POSIXct”
：

linesqldf这里是一个sqldf解决方案，其中输入数据帧是
DF
：

library(sqldf)

min15 <- 15 * 60 # in seconds
ans <- fn$sqldf("select
       t.Time - t.Time % $min15 as Time, 
       sum(t.No_Words) as No_Words
    from DF t 
    group by Time")
plot(No_Words ~ Time, ans, type = "o")

使用稠密网格如果需要稠密网格，那么我们需要一个网格数据框，
G
，它与先前的
ans
（请注意，sqldf拉入了chron包，因此我们使用了它的
trunc
功能）：

zoo我们还展示了一个zoo解决方案：

library(zoo)
library(chron)
FUN <- function(x) as.POSIXct(trunc(as.chron(x), 15 / (24 * 60)))
z <- read.zoo(DF, FUN = FUN, aggregate = sum)
plot(z)

注意：我们使用了这些数据，尤其是时间
属于
“POSIXct”
：

行
> head(ans2)

                 Time No_Words
1 2013-11-17 13:30:00       52
2 2013-11-17 13:45:00        0
3 2013-11-17 14:00:00       29
4 2013-11-17 14:15:00        0
5 2013-11-17 14:30:00        0
6 2013-11-17 14:45:00        0

library(zoo)
library(chron)
FUN <- function(x) as.POSIXct(trunc(as.chron(x), 15 / (24 * 60)))
z <- read.zoo(DF, FUN = FUN, aggregate = sum)
plot(z)

> z
2013-11-17 13:30:00 2013-11-17 14:00:00 2013-11-17 17:15:00 2013-11-17 22:45:00 
             52                  29                  39                  31 

Lines<- " Time            No_Words
1   2013-11-17 13:37:00                    6    
2   2013-11-17 13:37:00                   16    
3   2013-11-17 13:37:00                   18    
4   2013-11-17 13:37:00                   12    
5   2013-11-17 14:03:00                    5    
6   2013-11-17 14:03:00                   20    
7   2013-11-17 14:04:00                    4    
8   2013-11-17 17:21:00                   39    
9   2013-11-17 22:48:00                   19    
10  2013-11-17 22:48:00                   12   
"

raw <- read.table(text = Lines, skip = 1)
DF <- data.frame(Time = as.POSIXct(paste(raw$V2, raw$V3)), No_Words = raw$V4)