Sous-ensemble xts objet contenant des données et l'heure

Question

J'ai un objet xts qui représente une variable mesurée sur une période de deux semaines en utilisant un échantillonnage de 15 minutes.

Un exemple des données est la suivante:

> class(wideRawXTS) 
[1] "xts" "zoo" 

> head(wideRawXTS[,2],10) 
        DO0182U09B3 
2017-01-20 16:30:00  -103.37 
2017-01-20 16:45:00  -102.75 
2017-01-20 17:00:00  -103.30 
2017-01-20 17:15:00  -95.92 
2017-01-20 17:30:00  -103.04 
2017-01-20 17:45:00  -103.67 
2017-01-20 18:00:00  -103.26 
2017-01-20 18:15:00  -103.86 
2017-01-20 18:30:00  -103.96 
2017-01-20 18:45:00  -103.33 

> str(wideRawXTS) 
An ‘xts’ object on 2017-01-20 16:30:00/2017-02-03 16:00:00 containing: 
    Data: num [1:1343, 1:12] -102 -101 -101 -101 -101 ... 
- attr(*, "dimnames")=List of 2 
    ..$ : NULL 
    ..$ : chr [1:12] "DO0182U09A3" "DO0182U09B3" "DO0182U09C3" "DO0182U21A1" ... 
    Indexed by objects of class: [POSIXlt,POSIXt] TZ: 
    xts Attributes: 
NULL 

Je souhaite extraire chaque jour, soit 24 heures de données - 20/01/2017 16:30:00 -> 2017-01-21 16 : 30: 00 pour une seule variable afin que je puisse calculer la corrélation intra-jour pour cette seule variable.

J'ai vérifié Joshua Ulrich's XTS FAQ mais il n'adresse pas les données qui ont un composant date et heure.

Comment puis-je sous-estimer cet objet XTS en blocs de 14 jours (96 échantillons)?

Answer 1

Si vous êtes à la recherche d'une corrélation intra-jour avec une autre série, vous pouvez utiliser xts::apply.daily:

library(xts) 

times <- seq(
    from = as.POSIXct("2000-01-01 00:00:00"), 
    to = as.POSIXct("2000-01-10 00:00:00"), 
    by = 15 * 60 
) 

values1 <- runif(length(times)) 
values2 <- runif(length(times)) 

series <- xts(x = cbind(values1, values2), order.by = times) 

apply.daily(series, FUN = function(x) cor(x = x[, 1], 
              y = x[, 2])) 
#>        [,1] 
#> 2000-01-01 23:45:00 -0.067156934 
#> 2000-01-02 23:45:00 -0.005426825 
#> 2000-01-03 23:45:00 0.011104314 
#> 2000-01-04 23:45:00 -0.085361525 
#> 2000-01-05 23:45:00 -0.047193367 
#> 2000-01-06 23:45:00 0.149419147 
#> 2000-01-07 23:45:00 0.068223067 
#> 2000-01-08 23:45:00 0.002006084 
#> 2000-01-09 23:45:00 0.023573252 
#> 2000-01-10 00:00:00   NA 

Source: dérivé de la réponse here de Joshua Ulrich.