Chức năng tổng hợp trong lỗi trả về sở thú R

Question

Tôi đã sử dụng dòng mã này hàng ngày trong một thời gian rất dài và đã xảy ra sự cố sau khi trở về thời gian chuẩn. Tôi đang cố gắng sử dụng aggregate.zoo để xếp hạng dữ liệu hàng giờ theo ngày. Khoảng thời gian dữ liệu tôi đang xem không bao gồm thời gian DST, vì vậy tôi không hiểu vấn đề là gì. Tôi đang sử dụng gói zoo. Dưới đây là cấu trúc của dữ liệu:

require(zoo) 

structure(c(15.52, 14.56, 14.31, 14.17, 13.75, 15.3, 25.57, 25.39, 
23.43, 22.92, 23.31, 23.44, 22.09, 21.28, 21, 20.94, 27.16, 32.73, 
33.74, 29.12, 24.78, 21.44, 18.95, 17.08, 17.9, 17.54, 16.45, 
16.59, 16.09, 17.23, 25.31, 25.43, 24.93, 24.47, 23.69, 21.53, 
19.61, 19.53, 19.38, 19.38, 24.59, 29.03, 30.02, 23.78, 20.44, 
21.39, 18.79, 21.7, 20.5, 20.63, 18.57, 19.41, 19.2, 15.23, 23.48, 
24.89, 24.79, 24.01, 23.18, 22.5, 20.88, 21.12, 20, 20.55, 27.83, 
31.21, 28.29, 26.1, 23.31, 21.64, 18.19, 17.28, 17.87, 17.63, 
16.48, 17.27, 17.04, 17.79, 19.78, 20.92, 23.53, 25.45, 24.37, 
21.89, 21.22, 21.03, 19.92, 20.14, 24.9, 27.88, 28.54, 29.14, 
24.93, 19.24, 21.75, 18.66, 19.21, 18.49, 17.08, 15.92, 15.51, 
15.5, 16.1, 16.61, 18.54, 20.15, 20.36, 20.32, 19.94, 19.13, 
18.58, 18.71, 21.1, 26.77, 28.98, 27.12, 24.71, 20.83, 18.2, 
16.68, 17.56, 16.86, 15.79, 15.47, 15.49, 17.66, 24.05, 24.97, 
25.1, 25.74, 25.32, 24.98, 24.13, 24.05, 23.45, 23.84, 26.16, 
31.2, 32.57, 30.19, 26.1, 22, 18.9, 17.85, 17.7, 16.53, 15.32, 
14.77, 15.06, 17.54, 24.94, 26.06, 25.52, 25.85, 25.53, 24.97, 
24.17, 24.19, 23.55, 23.78, 26.35, 31.49, 33.06, 29.9, 25.52, 
21.62, 18.77, 17.77, 17.87, 16.75, 15.38, 14.69, 15, 17.84, 25.05, 
25.5, 24.92, 25.46, 25.03, 24.81, 24.22, 23.54, 22.95, 22.9, 
25.82, 30.87, 32.49, 29.17, 25.13, 21.56, 18.58, 17.67, 17.06, 
15.96, 14.45, 13.93, 14.27, 16.64, 23.29, 24.17, 24.07, 24.22, 
24.06, 24.06, 23.24, 23.05, 22.39, 22.54, 25.07, 29.89, 31.53, 
28.24, 24.28, 20.78, 18.09, 17.02), index = structure(c(1478671200, 
1478674800, 1478678400, 1478682000, 1478685600, 1478689200, 1478692800, 
1478696400, 1478700000, 1478703600, 1478707200, 1478710800, 1478714400, 
1478718000, 1478721600, 1478725200, 1478728800, 1478732400, 1478736000, 
1478739600, 1478743200, 1478746800, 1478750400, 1478754000, 1478757600, 
1478761200, 1478764800, 1478768400, 1478772000, 1478775600, 1478779200, 
1478782800, 1478786400, 1478790000, 1478793600, 1478797200, 1478800800, 
1478804400, 1478808000, 1478811600, 1478815200, 1478818800, 1478822400, 
1478826000, 1478829600, 1478833200, 1478836800, 1478840400, 1478844000, 
1478847600, 1478851200, 1478854800, 1478858400, 1478862000, 1478865600, 
1478869200, 1478872800, 1478876400, 1478880000, 1478883600, 1478887200, 
1478890800, 1478894400, 1478898000, 1478901600, 1478905200, 1478908800, 
1478912400, 1478916000, 1478919600, 1478923200, 1478926800, 1478930400, 
1478934000, 1478937600, 1478941200, 1478944800, 1478948400, 1478952000, 
1478955600, 1478959200, 1478962800, 1478966400, 1478970000, 1478973600, 
1478977200, 1478980800, 1478984400, 1478988000, 1478991600, 1478995200, 
1478998800, 1479002400, 1479006000, 1479009600, 1479013200, 1479016800, 
1479020400, 1479024000, 1479027600, 1479031200, 1479034800, 1479038400, 
1479042000, 1479045600, 1479049200, 1479052800, 1479056400, 1479060000, 
1479063600, 1479067200, 1479070800, 1479074400, 1479078000, 1479081600, 
1479085200, 1479088800, 1479092400, 1479096000, 1479099600, 1479103200, 
1479106800, 1479110400, 1479114000, 1479117600, 1479121200, 1479124800, 
1479128400, 1479132000, 1479135600, 1479139200, 1479142800, 1479146400, 
1479150000, 1479153600, 1479157200, 1479160800, 1479164400, 1479168000, 
1479171600, 1479175200, 1479178800, 1479182400, 1479186000, 1479189600, 
1479193200, 1479196800, 1479200400, 1479204000, 1479207600, 1479211200, 
1479214800, 1479218400, 1479222000, 1479225600, 1479229200, 1479232800, 
1479236400, 1479240000, 1479243600, 1479247200, 1479250800, 1479254400, 
1479258000, 1479261600, 1479265200, 1479268800, 1479272400, 1479276000, 
1479279600, 1479283200, 1479286800, 1479290400, 1479294000, 1479297600, 
1479301200, 1479304800, 1479308400, 1479312000, 1479315600, 1479319200, 
1479322800, 1479326400, 1479330000, 1479333600, 1479337200, 1479340800, 
1479344400, 1479348000, 1479351600, 1479355200, 1479358800, 1479362400, 
1479366000, 1479369600, 1479373200, 1479376800, 1479380400, 1479384000, 
1479387600, 1479391200, 1479394800, 1479398400, 1479402000, 1479405600, 
1479409200, 1479412800, 1479416400, 1479420000, 1479423600, 1479427200, 
1479430800, 1479434400, 1479438000, 1479441600, 1479445200), class = c("POSIXct", 
"POSIXt"), tzone = "America/New_York"), class = "zoo") 

Tất cả Tôi đang cố gắng làm là xếp hạng các dữ liệu theo ngày, vì vậy dòng tôi đã được sử dụng thành công trong một thời gian dài là:

ordered.price = aggregate(z, as.Date(index(z), tz='EST'), 
          FUN=rank, ties.method = "first", na.last = FALSE) 

Khi chạy điều này, tôi nhận được lỗi này:

Error in zoo(df, ix[!is.na(ix)]) : 
“x” : attempt to define invalid zoo object 

Tôi bị mất ở đây, đặc biệt là khi mã hoạt động bình thường quá lâu. Tôi đang sử dụng R 3.2.3. Bất kỳ trợ giúp được thực sự đánh giá cao.

Answer 1

Dưới đây chúng tôi cung cấp một số phương pháp tránh lỗi. (1) không phải là điều bạn muốn nhưng nó sẽ cung cấp cho chúng tôi một số thông tin chi tiết trước khi chúng tôi đến (2) và (3).

1) đệm Có các số nguyên tố khác nhau được trả lại bởi FUN cho các ngày khác nhau để không thể tạo kết quả hình chữ nhật.

lens <- aggregate(z,as.Date(index(z),tz='EST'), FUN = length) 

cho:

> lens 
2016-11-09 2016-11-10 2016-11-11 2016-11-12 2016-11-13 2016-11-14 2016-11-15 
     23   24   24   24   24   24   24 
2016-11-16 2016-11-17 2016-11-18 
     24   24   1 

Padding tới chiều dài 24 sẽ cho phép nó không đưa ra một lỗi:

aggregate(z,as.Date(index(z),tz='EST'), FUN = 
    function(x) replace(rep(NA, max(lens)), seq_along(x), rank(x, ties="first", na.last=F))) 

cho:

2016-11-09 6 4 3 2 1 5 19 18 15 13 14 16 12 10 9 8 20 22 23 21 17 11 7 NA 
2016-11-10 4 7 6 2 3 1 5 21 22 20 18 16 15 12 11 9 10 19 23 24 17 13 14 8 
2016-11-11 13 7 9 3 5 4 1 17 20 19 18 15 14 10 11 6 8 22 24 23 21 16 12 2 
2016-11-12 4 7 5 1 3 2 6 9 12 17 21 18 16 14 13 10 11 19 22 23 24 20 8 15 
2016-11-13 11 14 8 6 3 2 1 4 5 9 16 18 17 15 13 10 12 20 22 24 23 21 19 7 
2016-11-14 4 6 5 3 1 2 7 12 15 17 19 18 16 14 13 10 11 21 23 24 22 20 9 8 
2016-11-15 7 6 4 3 1 2 5 14 20 16 19 18 15 12 13 10 11 21 23 24 22 17 9 8 
2016-11-16 5 7 4 3 1 2 6 17 20 15 19 16 14 13 12 11 10 21 23 24 22 18 9 8 
2016-11-17 7 6 4 3 1 2 5 14 18 17 19 15 16 13 12 10 11 21 23 24 22 20 9 8 
2016-11-18 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 

Mặc dù tránh đệm lỗi đó không phải là điều bạn thực sự muốn .

2) múi giờ Có khả năng sự liên kết với ngày bị tắt, đó là lý do tại sao nó tạo 23 phần tử cho ngày đầu tiên và 1 phần tử cho ngày cuối cùng. Nếu bạn sửa lỗi đó để có 24 phần tử mỗi ngày thì nó sẽ hoạt động mà không cần đệm.

Sử dụng giá trị này cho tz dường như cung cấp 24 phần tử mỗi ngày. (Chạy OlsonNames() đưa ra một danh sách các múi giờ.)

table(as.Date(time(z), tz = "Etc/GMT+6")) 

cho:

2016-11-09 2016-11-10 2016-11-11 2016-11-12 2016-11-13 2016-11-14 2016-11-15 
     24   24   24   24   24   24   24 
2016-11-16 2016-11-17 
     24   24 

Như vậy chúng ta có thể thay thế tz="EST" được sử dụng trong câu hỏi với tz="Etc/GMT=6" cho mã này:

aggregate(z, as.Date(index(z), tz='Etc/GMT+6'), 
    FUN=rank, ties.method = "first", na.last = FALSE) 

mà kết quả bằng:

2016-11-09 6 4 3 2 1 5 20 19 16 14 15 17 13 11 10 9 21 23 24 22 18 12 8 7 
2016-11-10 6 5 2 3 1 4 21 22 20 18 16 14 11 10 8 9 19 23 24 17 12 13 7 15 
2016-11-11 8 10 4 6 5 1 17 20 19 18 15 14 11 12 7 9 22 24 23 21 16 13 3 2 
2016-11-12 6 4 1 3 2 5 9 12 17 21 18 16 14 13 10 11 19 22 23 24 20 8 15 7 
2016-11-13 14 9 7 3 2 1 4 5 10 16 18 17 15 13 11 12 20 22 24 23 21 19 8 6 
2016-11-14 5 4 3 1 2 6 12 15 17 19 18 16 14 13 10 11 21 23 24 22 20 9 8 7 
2016-11-15 6 4 3 1 2 5 14 20 16 19 18 15 12 13 10 11 21 23 24 22 17 9 8 7 
2016-11-16 7 4 3 1 2 6 17 20 15 19 16 14 13 12 11 10 21 23 24 22 18 9 8 5 
2016-11-17 7 4 3 1 2 5 14 18 17 19 15 16 13 12 10 11 21 23 24 22 20 9 8 6 

Mặc dù điều này cho câu trả lời chính xác không phù hợp với múi giờ như thế này có thể không thực sự là điều tốt nhất để làm.

3) Trưa Một cách khác để tiếp cận này nếu chúng ta biết rằng (i), chúng tôi chỉ quan tâm đến ngày/lần trong múi giờ New York và GMT và (ii) các dữ liệu bắt đầu từ 01:00 và có tiếng liên tục là sử dụng thời gian biểu ở vị trí 12, 12 + 24, 12 + 48, v.v ... kể từ buổi trưa sẽ là cùng một ngày ở một trong hai múi giờ nói trên.

aggregate(z, as.Date(index(z)[rep(seq(12, length(z), 24), each = 24)]), 
    FUN=rank, ties.method = "first", na.last = FALSE) 

4) Trừ 1 giây Poster nhận xét rằng vấn đề là giờ mình đại diện cho kết thúc của một sự kiện một giờ nên chắc chắn 24 datetimes đầu tiên trong z là

> head(time(z), 24) 
c("2016-11-09 01:00:00 EST", "2016-11-09 02:00:00 EST", ..., 
    "2016-11-09 23:00:00 EST", "2016-11-10 00:00:00 EST") 

có giờ của 01, 02, ..., 23, 00 và vì vậy giờ cuối cùng là vào ngày hôm sau. Nếu chúng ta trừ một giây từ mỗi chúng ta có được 00, 01, 02, ..., 22, 23 nên giờ bây giờ tất cả đang ở trên cùng trong ngày:

> head(time(z)-1, 24) 
c("2016-11-09 00:59:59 EST", "2016-11-09 01:59:59 EST", ..., 
    "2016-11-09 22:59:59 EST", "2016-11-09 23:59:59 EST") 

Như vậy chúng ta có thể sử dụng:

aggregate(z, as.Date(index(z)-1, tz = "EST"), 
    FUN=rank, ties.method = "first", na.last = FALSE) 

Bằng cách trừ đi một giây, thời gian vẫn được xem là hợp lý vào cuối mỗi khoảng thời gian và chúng tôi nhận được ngày chính xác. Chúng tôi có thể luân phiên trừ một giờ thay vì một giây, như đề xuất của người đăng trong bình luận của mình dưới đây, trong trường hợp đó thời gian sẽ đại diện cho sự khởi đầu của giờ thay vì kết thúc, như ông lưu ý.

Lưu ý: Đồng thời xem xét xem múi giờ "EST5EDT" có phù hợp hơn với sự cố của bạn hay không.