计算平均值，标准差和替换值R

Question

我有上面的数据帧，日期&有相应信号值的时间。

1. 我需要0
2. 更换一次，for every 60 seconds，我需要计算mean和Std dev和与偏离很多平均值替换值，以取代所有的正值。

例如，对于前60秒，如果2017-08-23 07:49:58的值偏离了SD的偏差，则应该用平均值代替。这意味着 “59” 应由平均

替换

 date-time    RSSI 
    2017-08-23 07:49:38 -68 
    2017-08-23 07:49:48 -69 
    2017-08-23 07:49:58 -59 
    2017-08-23 07:50:08 -65 
    2017-08-23 07:50:18  127 
    2017-08-23 07:50:28 -74 
    2017-08-23 07:50:38  127 
    2017-08-23 07:50:48 -74 
    2017-08-23 07:50:58  127 
    2017-08-23 07:51:08 -74 
    2017-08-23 07:51:18 -65 
    2017-08-23 07:51:28  127 
    2017-08-23 07:51:38 -59 
    2017-08-23 07:51:48 -62 
    2017-08-23 07:51:58 -57 

预期输出：

输出1：

date-time    RSSI 
    2017-08-23 07:49:38 -68 
    2017-08-23 07:49:48 -69 
    2017-08-23 07:49:58 -59 
    2017-08-23 07:50:08 -65 
    2017-08-23 07:50:18 0 

输出2：

date-time    RSSI 
    2017-08-23 07:49:38 -68 
    2017-08-23 07:49:48 -69 
    2017-08-23 07:49:58 **-62** 
    2017-08-23 07:50:08 -65 
    2017-08-23 07:50:18 **-62** 

这里-62 is mean and its replaced

Answer 1

不要在R中使用for循环尝试并使用矢量化解决方案，并且如果需要性能，通常需要package data.table。

library(data.table) 
dt = data.table("date-time"=c(as.POSIXct(c("2017-08-23 07:49:38", "2017-08-23 07:49:48", "2017-08-23 07:49:58", "2017-08-23 07:50:08", "2017-08-23 07:50:18", "2017-08-23 07:50:28"))), RSSI=c(-68, -69, -59, -65, 127, -74)) 

dt[RSSI > 0 , RSSI:=NA] #replacing positive ones with NA 
print(dt) 
dt[ , minute:=floor(as.numeric(`date-time`)/60)] # calculate for each time in which minute it belongs 
# calculate mean and standard deviation per group 
dt[ , c("mean", "stdev") := list(mean(RSSI, na.rm=TRUE), sd(RSSI, na.rm=TRUE)), by = minute] #ignoring the NA outliers 
dt[ abs(RSSI - mean) > stdev | is.na(RSSI), RSSI:=round(mean)] #round should return an integer 
print(dt) 

你想要的解决方案应该看起来类似于这个。 用data.table读取csv最适合fread函数。