将时间序列中的分类列扩展到多个每秒计数列

进行以下转变的最佳方式是什么？此转换分为两个部分。第一个是将速度转换为每秒平均值。第二种方法是获取分类列并将其转换为多列——每个分类值一列，其中该值是每秒发生的次数。例如：

输入（xts A）：

Time(PosixCT), Observed Letter, Speed
2011/01/11 12:12:01.100,A,1
2011/01/11 12:12:01.200,A,2
2011/01/11 12:12:01.400,B,3
2011/01/11 12:12:01.800,C,4
2011/01/11 12:12:02.200,D,2
2011/01/11 12:12:02.200,A,7

输出：(xts B)

Time, A_Per_Second, B_Per_Second, C_Per_Second, D_Per_Second, Aggregate_Speed
2011/01/11 12:12:01,2,1,1,0,2.5
2011/01/11 12:12:02,1,0,0,1,4.5

我希望以一种不需要知道所有类别是什么的方式来做到这一点。基本上，我试图将时间压缩为每秒，而不丢失任何分类数据，并将数值数据总结为每秒平均值。

我不经常使用时间序列格式的数据（即xts），所以我提供了一个使用数据的解决方案data.frame format.

（另请注意，我已将此数据框的列名称更改为单个单词，以使其更易于使用。我在本问题的末尾发布了数据框的结构。）

我使用两个包：

1. HMisc for truncPOSIXt 类的方法
2. plyr实现一些分割、应用和组合数据的魔法

代码：

A <- as.data.frame(A)

library(Hmisc)
A$Date <- trunc(A$Date, units="secs")
A

library(plyr)
ddply(A, .(Date, Observed), summarise, Speed=mean(Speed))

结果的格式与您指定的格式略有不同，但应该很容易将其重新调整为您要求的宽格式。

                 Date Observed Speed
1 2011-01-11 12:12:01        A   1.5
2 2011-01-11 12:12:01        B   3.0
3 2011-01-11 12:12:01        C   4.0
4 2011-01-11 12:12:02        A   7.0
5 2011-01-11 12:12:02        D   2.0

这里是dputA的结果：

A <- structure(list(Date = structure(list(sec = c(1, 1, 1, 1, 2, 2
), min = c(12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L), hour = c(12L, 12L, 
12L, 12L, 12L, 12L), mday = c(11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L), 
    mon = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), year = c(111L, 111L, 111L, 
    111L, 111L, 111L), wday = c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), yday = c(10L, 
    10L, 10L, 10L, 10L, 10L), isdst = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L
    )), .Names = c("sec", "min", "hour", "mday", "mon", "year", 
"wday", "yday", "isdst"), class = c("POSIXlt", "POSIXt"), tzone = c("", 
"GMT", "BST")), Observed = structure(c(1L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L
), .Label = c("A", "B", "C", "D"), class = "factor"), Speed = c(1L, 
2L, 3L, 4L, 2L, 7L)), .Names = c("Date", "Observed", "Speed"), row.names = c(NA, 
-6L), class = "data.frame")