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作者: Frank R語言中文社區專欄作者
知乎專欄：https://www.zhihu.com/people/chen-xiao-tian-92-92/activities
前言
在研究時間序列時，經常要按特定時間長度對數據進行重新劃分並進行分組計算，稱為時間序列重採樣。例如按分鐘、小時、日、月、年進行劃分，並分組計算數據情況。
下面分兩種情況：
- 只要分組的結果
- 要分組後計算數據（例如把分鐘值換算成小時值）
假設你的數據集名為data，時間那一列名為date（時間數據格式必須是POSIXt或者date）。
1、把數據歸類到特定時間長度的區間中。單純的歸類，比如按每個周歸類。
先用cut函數劃分時間區間，再用dlply函數彙總結果即可，語句是：
dlply(data,.(cut(date,"1 week")),"[")
cut函數可用於按時間段給數據分類，用法也十分簡單：cut(時間列的名稱, 時間間隔)。
“時間間隔”寫法很簡單粗暴，一週你就寫"1 week"（注意加英文引號）， 一年你就寫 "1 year"。
示例代碼（直接複製代碼到R中即可看到結果）：
library(plyr)#載入plyr包
data"2010-01-1 03:02:38 UTC", "2010-01-4 03:03:14 UTC", "2010-01-6 03:05:52 UTC",
"2010-01-8 03:07:42 UTC", "2010-01-10 03:09:38 UTC", "2010-01-14 03:10:14 UTC",
"2010-01-16 03:12:52 UTC", "2010-01-18 03:13:42 UTC", "2010-01-20 03:15:42 UTC",
"2010-01-22 03:16:38 UTC", "2010-01-24 03:18:14 UTC", "2010-01-26 03:21:52 UTC",
"2010-01-27 03:22:42 UTC", "2010-01-28 03:24:19 UTC", "2010-01-30 03:25:19 UTC"
)), x = cumsum(runif(15)*10),y=cumsum(runif(15)*20))
dlply(data,.(cut(date,"1 week")),"[") #按周分類
2、按特定時間長度歸類並計算數據情況，比如計算每個周的平均值。
同樣先用cut函數劃分時間區間，再用aggregate函數分組計算平均數後彙總結果即可，語句是：
aggregate(. ~ cut(date, '1 week'), data, mean)
示例代碼（直接複製代碼到R中即可看到結果）：
#同樣用到上一個例子中創建的data數據集做示範。
meanweekmeanweekmeanweek
關於cut.POSIXt函數的介紹詳見如下鏈接：
https://www.rdocumentation.org/packages/base/versions/3.4.3/topics/cut.POSIXt
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