R中的时间平均数据

我得到一个10小时长的数据集（36000个时间点，1秒=1个时间点）。为了进一步分析，我应该使用10分钟的平均数据，这相当于600个时间点。 那么我是否理解这一点，我必须取前600个时间点的平均值，这是我的新时间点，然后是下600个时间点，依此类推？这意味着我最终得到了长度为60的时间序列

我该如何使用R？我想

xF<-filter(x, 600, sides = 2)

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xF没有数据很难帮助您
但是，该命令很可能类似于

aggregate(iris$Petal.Length,by=list(iris$Petal.Width%/%0.5),mean)

您需要将
iris$Petal.Length
替换为您的值，
iris$Petal.Width
替换为时间戳，
0.5
替换为
600

根据我对您问题的理解，筛选不会聚合您的数据，因此，您将得到尽可能多的时间点。
如果您的数据集是有序的，您可以创建一个分组变量并使用
tapply
：

# simulate data
x <- rnorm(36000)
# create a group variable
group <- factor(rep(1:(36000/600),each=600))
# compute mean for each slice of 600 data point
mean_by_10min <- tapply(x,group,mean)

#模拟数据
你能提供样本数据吗？否则很难帮助您，这段代码正是我想要的。我只是想知道当我被要求使用10分钟的平均数据。他们是想让我使用你描述的程序，还是他们实际上指的是移动平均线？我不能回答这个问题，你必须问一直让你这么做的人