Я задавал много вопросов по этому поводу, и все ответы были действительно полезны ... но опять же мои данные странные, и мне нужна помощь ... По сути, я хочу найти среднюю скорость в определенном диапазоне интервалов ... допустим, от 6 до 40 с моя средняя скорость будет 5 м / с ... и т. д. и т. д. Поэтому мне было указано использовать этот код ...

library(IRanges)
idx <- seq(1, ncol(data), by=2)
# idx is now 1, 3, 5. It will be passed one value at a time to `i`.
# that is, `i` will take values 1 first, then 3 and then 5 and each time
# the code within is executed.
o <- lapply(idx, function(i) {  
    ir1 <- IRanges(start=seq(0, max(data[[i]]), by=401), width=401)
    ir2 <- IRanges(start=data[[i]], width=1)
    t <- findOverlaps(ir1, ir2)
    d <- data.frame(mean=tapply(data[[i+1]], queryHits(t), mean))
    cbind(as.data.frame(ir1), d)
})

который дает этот вывод

# > o
# [[1]]
#   start end width mean
# 1     0 400   401 1.05
# 
# [[2]]
#   start end width mean
# 1     0 400   401  1.1
# 
# [[3]]
#   start end width     mean
# 1     0 400   401 1.383333

Так что, если бы я хотел, чтобы это было каждые 100 с ... Я просто поменяюir1 <- ....., by = 401 статьby=100.

Но мои данные странные из-за нескольких вещей

мои данные не всегда начинаются с 0 с, иногда они начинаются с 20 с ... в зависимости от образца и его перемещенияМой сбор данных происходит не раз в 1 или 2 или 3 секунды. Следовательно, иногда я получаю данные 1-20 с, но они пропускают более 20-40 с просто потому, что образец не перемещается.я думаюfindOverlaps часть кода влияет на мой вывод. Как я могу избавиться от этого, не нарушая вывод?

Вот некоторые данные, чтобы проиллюстрировать мои проблемы ... но все мои реальные данные заканчиваются в 2000-х

Time    Speed   Time    Speed   Time    Speed
6.3 1.6 3.1 1.7 0.3 2.4
11.3    1.3 5.1 2.2 1.3 1.3
13.8    1.3 6.3 3.4 3.1 1.5
14.1    1.0 7.0 2.3 4.5 2.7
47.4    2.9 11.3    1.2 5.1 0.5
49.2    0.7 26.5    3.3 5.9 1.7
50.5    0.9 27.3    3.4 9.7 2.4
57.1    1.3 36.6    2.5 11.8    1.3
72.9    2.9 40.3    1.1 13.1    1.0
86.6    2.4 44.3    3.2 13.8    0.6
88.5    3.4 50.9    2.6 14.0    2.4
89.0    3.0 62.6    1.5 14.8    2.2
94.8    2.9 66.8    0.5 15.5    2.6
117.4   0.5 67.3    1.1 16.4    3.2
123.7   3.2 67.7    0.6 26.5    0.9
124.5   1.0 68.2    3.2 44.7    3.0
126.1   2.8 72.1    2.2 45.1    0.8

Как видно из данных, оно не обязательно заканчивается через 60 с и т. Д. Иногда оно заканчивается только через 57 с и т. Д.

РЕДАКТИРОВАТЬ добавить вывод данных

structure(list(Time = c(6.3, 11.3, 13.8, 14.1, 47.4, 49.2, 50.5, 
57.1, 72.9, 86.6, 88.5, 89, 94.8, 117.4, 123.7, 124.5, 126.1), 
    Speed = c(1.6, 1.3, 1.3, 1, 2.9, 0.7, 0.9, 1.3, 2.9, 2.4, 
    3.4, 3, 2.9, 0.5, 3.2, 1, 2.8), Time.1 = c(3.1, 5.1, 6.3, 
    7, 11.3, 26.5, 27.3, 36.6, 40.3, 44.3, 50.9, 62.6, 66.8, 
    67.3, 67.7, 68.2, 72.1), Speed.1 = c(1.7, 2.2, 3.4, 2.3, 
    1.2, 3.3, 3.4, 2.5, 1.1, 3.2, 2.6, 1.5, 0.5, 1.1, 0.6, 3.2, 
    2.2), Time.2 = c(0.3, 1.3, 3.1, 4.5, 5.1, 5.9, 9.7, 11.8, 
    13.1, 13.8, 14, 14.8, 15.5, 16.4, 26.5, 44.7, 45.1), Speed.2 = c(2.4, 
    1.3, 1.5, 2.7, 0.5, 1.7, 2.4, 1.3, 1, 0.6, 2.4, 2.2, 2.6, 
    3.2, 0.9, 3, 0.8)), .Names = c("Time", "Speed", "Time.1", 
"Speed.1", "Time.2", "Speed.2"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-17L))