优化下采样代码

Question

我有一个这样的table，就是flyTracesFiltered。

     Time    Right     Left
1 0.000000000 18.21980 30.98789
2 0.009222031 22.15157 37.18590
3 0.022511959 25.63218 42.49231
4 0.029854059 28.43851 46.57811
5 0.039320946 30.43885 49.29414
6 0.052499056 31.60561 50.67852

我想做的是按时间降采样。也就是说，我想对一定时期内的所有值进行平均，以减少样本数量。在我的例子中，我使用的是 0.05 秒的平均值 (20Hz)。我做的功能是这样的：

flyDataDownsampleTime <- function(flyTracesFiltered, samplePeriod) {

  AvgRight<-NULL
  FlyDataRight<-NULL
  AvgLeftt<-NULL
  FlyDataLeft<-NULL
  AvgTime<-NULL
  FlyDataTime<-NULL


  for (i in seq(0,ceiling(max(flyTracesFiltered$Time)),samplePeriod)){

  AvgRight <-mean(flyTracesFiltered$Right[flyTracesFiltered$Time>=i & flyTracesFiltered$Time <= (i+samplePeriod)])  
  FlyDataRight<-c(FlyDataRight,AvgRight)

  AvgLeft <-mean(flyTracesFiltered$Left[flyTracesFiltered$Time>=i & flyTracesFiltered$Time <= (i+samplePeriod)])  
  FlyDataLeft<-c(FlyDataLeft,AvgLeft)

  AvgTime <-mean(flyTracesFiltered$Time[flyTracesFiltered$Time>=i & flyTracesFiltered$Time <= (i+samplePeriod)])  
  FlyDataTime<-c(FlyDataTime,AvgTime)
}
flyTracesDownTime <- data.frame("Time" = FlyDataTime, "Right" = FlyDataRight, "Left" = FlyDataLeft)

return(flyTracesDownTime)
}

我想问一下是否有办法改进这一点，因为大型数据帧需要很长时间。当我在这种情况下需要迭代时（由于索引），我在实现应用族函数时遇到了问题。我还阅读了 Vectorize 函数，但我不知道这是否可以使代码更有效。有什么建议吗？

Answer 1

您可以创建一个新字段，例如，group_num

flyTracesFiltered$group_num <- floor(flyTracesFiltered$Time/0.05)

其中 0.05 周期是时间-space 您想要将样本缩短到。聚合此字段，例如 -

flyTracesFiltered2 = aggregate(flyTracesFiltered$Right,
                     list(group_num=flyTracesFiltered$group_num), mean)

这将为您提供一个新数据框，每个数据框的平均值为 group_num。

您可以对其他列（左）执行相同操作并合并数据框或只添加新列。

优化下采样代码

Optimizing the code for downsampling

for-loop

r

downsampling