如何对时间序列进行子采​​样GPS 位置的突发

如何解决如何对时间序列进行子采​​样GPS 位置的突发

我有一个时间序列如下：

**Date_time**
2018-06-26 17:19:30
2018-06-26 17:20:40
2018-06-26 17:20:41
2018-06-26 17:20:42
[...]
2018-06-26 17:21:36
2018-06-26 17:21:37
2018-06-26 17:21:38
2018-06-26 17:21:39
2018-06-26 17:23:15

我想对它进行二次采样，例如我获得了以下时间序列（即删除每秒记录的位置，以便粗略地仅保留 1 个位置/分钟）

**Date_time**
2018-06-26 17:19:30
2018-06-26 17:20:40
2018-06-26 17:21:39
2018-06-26 17:23:15

我写了以下代码（但我没有得到预期的时间序列）

tab_subsampled <- tab %>%
   mutate(Date_Time = ymd_hms(Date_Time),year = year(Date_Time),month = month(Date_Time),day = day(Date_Time),hour = hour(Date_Time),minute = minute(Date_Time),second = second(Date_Time)) %>% 
   group_by(year,month,day,hour,minute) %>%
   slice(n()) %>% 
   ungroup() 

非常感谢您的帮助，非常感谢！

解决方法

您可以在整个 df 上使用 substr 和 dplyr。然后您可以在几分钟后删除所有内容，然后只允许唯一值，这样您每分钟只有一个数据点。

library(dplyr)

#Date_time
time<-c("2018-06-26 17:19:30","2018-06-26 17:20:40","2018-06-26 17:20:41","2018-06-26 17:20:42","2018-06-26 17:21:39","2018-06-26 17:23:15")

time<-as.data.frame(time)
colnames(time) = ("Date_time")

time<-time %>%
  mutate(Date_time = substr(Date_time,1,13))

Date.Time_only_minutes<-unique(time$Date_time);Date.Time_only_minutes

,

只需sample_n也可以

library(lubridate)

time<-c("2018-06-26 17:19:30","2018-06-26 18:20:42","2018-06-26 17:23:15","2018-07-26 17:20:30","2018-07-26 17:20:40","2018-08-26 18:20:41","2018-08-26 18:20:42","2018-09-26 17:21:39","2018-09-26 17:21:15")

time<-as.data.frame(time)
                  time
1  2018-06-26 17:19:30
2  2018-06-26 17:20:40
3  2018-06-26 17:20:41
4  2018-06-26 18:20:42
5  2018-06-26 17:21:39
6  2018-06-26 17:23:15
7  2018-07-26 17:20:30
8  2018-07-26 17:20:40
9  2018-08-26 18:20:41
10 2018-08-26 18:20:42
11 2018-09-26 17:21:39
12 2018-09-26 17:21:15


set.seed(1)
time %>% group_by(date(time),hour(time),minute(time)) %>%
  sample_n(1) %>% ungroup() %>%
  select(time)
# A tibble: 8 x 1
  time               
  <chr>              
1 2018-06-26 17:19:30
2 2018-06-26 17:20:41
3 2018-06-26 17:21:39
4 2018-06-26 17:23:15
5 2018-06-26 18:20:42
6 2018-07-26 17:20:30
7 2018-08-26 18:20:41
8 2018-09-26 17:21:39

请注意，您必须在 group_by 语句中添加其他 ID/分组变量才能在这些组中执行此操作。