参数不是数字或逻辑，函数rollappy后跟强制引入的NAs

我试图计算我的数据框中每3个观测值的平均值，这是基于10分钟的数据，我试图将其平均到半小时。我的数据如下所示：

    Date             Value
2017-09-20 09:19:59 96.510
2017-09-20 09:30:00 113.290
2017-09-20 09:40:00 128.370
2017-09-20 09:50:00 128.620
2017-09-20 10:00:00 94.080
2017-09-20 10:10:00 208.150
2017-09-20 10:20:00 178.820
2017-09-20 10:30:00 208.440
2017-09-20 10:40:00 285.490
2017-09-20 10:49:59 305.020

我首先尝试使用zoo软件包

library（zoo）

中的函数

rollapply

计算平均值，方法如下：

means <- rollapply(df, by=3, 3, FUN=mean)

我得到：

转换时间出错：格式h:m:s在中可能不正确 添加：警告消息：转换时间（时间，fmt）：NAs 强迫引入

---

我在这一点上感到绝望，我很抱歉在这里问你。也许我的数据有问题，因为它是第一个xlxs文件，我将奇怪的excel时间转换为R中的日期，但仍然。。。我想知道，因为有些日期的结尾是：59秒。如果有帮助的话，我也可以把我的全部数据发布到网上。非常感谢

主要问题是，您试图将

rollappy

用于数据帧，而不是单个列或向量。如果我正确理解了您的目标，以下几点应该可以完成这项工作：

library(dplyr)
library(zoo)

df %>%
  # compute rolling means with a window width of 3
  mutate(means = rollmeanr(Value, k = 3, fill = NA)) %>%
  # decrease the frequency in accordance with the window width
  filter(seq_len(nrow(df)) %% 3 == 0) # or alternatively, slice(seq(3, nrow(df), 3))

# # A tibble: 3 x 3
#   Date                Value means
#   <dttm>              <dbl> <dbl>
# 1 2017-09-20 09:40:00  128.  113.
# 2 2017-09-20 10:10:00  208.  144.
# 3 2017-09-20 10:40:00  285.  224.

库（dplyr）
图书馆（动物园）
df%>%
#计算窗口宽度为3的滚动平均值
变异（平均值=ROLLMENR（值，k=3，填充=NA））%>%
#根据窗口宽度降低频率
过滤器（seq_len（nrow（df））%%3==0）或切片（seq（3，nrow（df），3））
##tibble:3 x 3
#日期值表示
#                  
# 1 2017-09-20 09:40:00  128.  113
# 2 2017-09-20 10:10:00  208.  144
# 3 2017-09-20 10:40:00  285.  224

数据：

df <- structure(list(Date = structure(c(1505917199, 1505917800, 1505918400, 
1505919000, 1505919600, 1505920200, 1505920800, 1505921400, 1505922000, 
1505922599), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), Value = c(96.51, 
113.29, 128.37, 128.62, 94.08, 208.15, 178.82, 208.44, 285.49, 
305.02)), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", "tbl", 
"data.frame"))

---

df问题中的代码将
df
强制为一个矩阵，该矩阵将其转换为字符矩阵，然后它尝试对两列中的每一列进行滚动平均，这两列都是字符

如果您使用时间序列表示法，那么就容易多了。数据帧实际上并不适合表示时间序列，因为您一直在协调时间列和数据，而如果您将其表示为zoo对象，则所有这些都将自动处理

首先将
df
转换为zoo系列，然后运行
rollappyr
。（可选）将其转换回数据帧，或将其保留为zoo对象

library(zoo)

z <- read.zoo(df)
Value <- rollapplyr(z, 3, by = 3, mean)
# fortify.zoo(Value)

最近，我了解了软件包
zoo
，它帮助我找到了我给出的答案。看来动物园比我想象的要强大得多。我们一定会调查细节。回答得好！非常感谢您的解决方案！我有点难过，因为我多次使用zoo来获取另一个数据（最初是csv而不是xlsx，我真的很喜欢这个软件包），但警告仍然存在（它仍然会返回NAs）。我认为数据和我从xlsx到csv时间的时间转换有些奇怪（因为如果我没有弄错的话，xlsx中的天数是从1899年算起的）。无论如何谢谢你！它与你下面的答案一起工作！如果你想得到帮助，你需要提供一个可复制的例子，如果你的数据有问题，你需要弄清楚它是什么，而不是试图通过运行随机代码来避免它。据你所知，这个问题仍然存在。它奏效了！我不知道为什么，但是@G.Grothendieck解决方案没有再次起作用，不过我也很感激他的回答。不过，您的解决方案奏效了，所以感谢您抽出时间。
df <- structure(list(Date = structure(c(1505917199, 1505917800, 1505918400, 
1505919000, 1505919600, 1505920200, 1505920800, 1505921400, 1505922000, 
1505922599), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), Value = c(96.51, 
113.29, 128.37, 128.62, 94.08, 208.15, 178.82, 208.44, 285.49, 
305.02)), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", "tbl", 
"data.frame"))

library(zoo)

z <- read.zoo(df)
Value <- rollapplyr(z, 3, by = 3, mean)
# fortify.zoo(Value)

library(magrittr)
library(zoo)

Value <- df %>% read.zoo %>% rollapplyr(3, by = 3, mean)

df <-
structure(list(Date = structure(c(1505913599, 1505914200, 1505914800, 
1505915400, 1505916000, 1505916600, 1505917200, 1505917800, 1505918400, 
1505918999), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), Value = c(96.51, 
113.29, 128.37, 128.62, 94.08, 208.15, 178.82, 208.44, 285.49, 
305.02)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L))