R zoo对象时间序列聚合

我有一个R-zoo对象。zoo对象（z）按日期编制索引，并具有多列：

• V1（聚合值是“选定”行中所有值的总和）
• V2（聚合值为“选定”行中所有值的q1[第一个四分位数]）
• V3（聚合值是“选定”行中所有值的最小值）
• V4（聚合值是“选定”行中所有值的第一个值）
• v5（聚合值是“选定”行中所有值的最后一个值）

我希望以不同的方式（即使用不同的函数）聚合每个“列”中的数据，但聚合的行数相同

我想使用一个函数进行聚合，该函数允许我指定要聚合的行数。例如：

my_aggregate <- function(data, agg_rowcount) {
  # aggregate data over [agg_rowcount] rows....
  return (aggregated_data)
}

my_综合指数a b c d e头（e）
a、b、c
2000-01-01 -0.07924078  0.6208785 -1.79826472
2000-01-02  1.15956208  1.1867218 -0.02124817
2000-01-03  0.20427523  0.3164863 -0.20153631
2000-01-04  1.21583902 -1.3728278  1.75872854
2000-01-05 -0.32845708  0.3857658 -1.01082787
2000-01-06 -1.95312879 -0.3824591 -1.33220075
>
>聚合（e，by=e[[1]]，NfFrequency=8）
错误：length（time（x））==length（by[[1]]）不是真的

所以我在第一关就失败了。如果您能帮助我编写一个函数，使我能够以不同的方式聚合不同的列，包括相同数量的行，我将不胜感激

注意：我刚刚开始与R“混日子”。据我所知，aggregate（）可能不是解决这个问题的方法-我不想让上面的代码片段成为一条红鲱鱼，如果aggregate（）不是解决方法，我会收到关于如何解决使用aggregate函数时遇到的问题的答案解决此问题的“最佳”（即推荐的R）方法

我将上述尝试包括在内的唯一原因是：

因为我被要求发布一个“可复制”的错误

来证明我在这里询问之前，先自己解决了这个问题

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假设我们希望每周聚合

e

，

w

，使用

sum

聚合列

a

，

b

使用

mean

和

c

使用一周中的最后一个值：

w <- as.numeric(format(time(e), "%W"))
e.w <- with(e, cbind(a = aggregate(a, w, sum), 
    b = aggregate(b, w, mean), 
    c = aggregate(c, w, tail, 1)
))

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wplyr包中的ddply函数在这里是否有帮助

要按多个列进行聚合，请执行以下操作：

names(e)[1] = 'group'
agg = ddply(e, c("group"), function(df) { 
    c( sum(df$a), mean(df$b), tail(df$c) ) 
})
names(agg) = c('group', 'a', 'b', 'c')

请提供一些可复制的内容。@GGrothendiek:这正是我想继续进行的方式……很高兴知道我走在了正确的轨道上。不过最后一件事是，我想按天进行聚合，将天数作为正整数传递给函数。我不清楚如何修改您的代码段来执行此操作。你能告诉我如何用数字代替字符串表示法（例如用7代替“W”）进行聚合吗？在
http://cran.r-project.org/web/packages/zoo/vignettes/zoo-quickref.pdf
@GGrothendiek:我可能在这里遗漏了一些想法……我查看了nextfri函数。我可以看到它如何用于道琼斯指数聚合，但我看不到它如何用于按行数聚合（即，不考虑一周中的哪一天）。例如，如果我想在3天内聚合数据，我不确定nextfri示例有何帮助。@Homunculus，如果您要在数据集中查找所有星期日的总和/平均数/尾部，那么第二行是所有星期一的总和/平均数/尾部，依此类推，然后将
%W
替换为
%W
@GGrothendiek：我的聚合逻辑是DOW（一周中的某一天）不可知。它根据指定的行数进行聚合，而不关心一周中的哪一天。数据毕竟是不规则的，因此数据中可能会缺少某些天。我所要做的就是能够进行汇总（即聚合）数据基于一个间隔，该间隔指定数据聚合的天数。
names(e)[1] = 'group'
agg = ddply(e, c("group"), function(df) { 
    c( sum(df$a), mean(df$b), tail(df$c) ) 
})
names(agg) = c('group', 'a', 'b', 'c')