从1分钟 Dataframe 中获取每小时平均数据

我有一个数据集在1分钟的间隔，但我正在寻找一种方法来转换为每小时的平均值。我是新的R编程的数据分析。下面是一个例子，我的数据看起来如何。
如果有其他简单的方法，除了使用R来解决这个问题，请详细说明。我希望听到任何人很快

TimeStamp         TSP PM10  PM2.5 PM1  T   RH
1   01/12/2022 14:08 44.3 14.2  6.97 3.34 32.9 53.2
2   01/12/2022 14:09 40.3 16.9  7.10 3.52 33.1 53.1
3   01/12/2022 14:10 36.5 15.6  7.43 3.64 33.2 53.1
4   01/12/2022 14:11 33.0 16.5  7.29 3.40 33.2 52.6
5   01/12/2022 14:12 41.3 18.2  7.73 3.41 33.3 52.9
6   01/12/2022 14:13 38.5 16.3  7.54 3.44 33.3 53.3
7   01/12/2022 14:14 38.5 18.5  6.80 3.14 33.2 53.6
8   01/12/2022 14:15 30.7 17.1  6.86 3.33 33.2 53.7
9   01/12/2022 14:16 32.5 18.3  8.56 4.42 33.3 53.5
10  01/12/2022 14:17 26.4 15.6  9.34 4.70 33.4 53.0
11  01/12/2022 14:18 23.8 14.6  7.56 3.97 33.4 52.5
12  01/12/2022 14:19 18.1 11.4  6.15 3.08 33.4 51.7
13  01/12/2022 14:20 22.4 12.2  6.43 3.49 33.5 50.9
14  01/12/2022 14:21 17.9 12.9  6.03 3.15 33.6 50.9
15  01/12/2022 14:22 18.6 12.8  5.87 3.19 33.7 50.7
16  01/12/2022 14:23 22.3 10.7  5.49 2.74 33.7 50.6
17  01/12/2022 14:24 18.1  9.2  4.87 2.52 33.7 49.9
18  01/12/2022 14:25 19.2 13.0  5.12 2.65 33.7 50.2
19  01/12/2022 14:26 19.0 10.3  5.01 2.78 33.9 50.0
20  01/12/2022 14:27 20.0 10.3  4.78 2.57 34.0 49.4
21  01/12/2022 14:28 14.1  9.6  4.71 2.45 34.1 49.0
22  01/12/2022 14:29 16.1 10.3  4.83 2.68 34.1 48.9
23  01/12/2022 14:30 13.9 10.0  5.21 2.99 34.2 49.5
24  01/12/2022 14:31 27.3 11.5  5.90 2.94 34.2 49.7
25  01/12/2022 14:32 23.8 12.8  5.77 2.97 34.2 49.6
26  01/12/2022 14:33 19.3 12.4  5.92 3.29 34.3 49.6
27  01/12/2022 14:34 30.9 14.4  6.10 3.22 34.3 49.3
28  01/12/2022 14:35 30.5 15.0  5.73 2.98 34.3 49.9
29  01/12/2022 14:36 24.7 13.9  6.17 3.17 34.3 50.0
30  01/12/2022 14:37 27.0 12.3  6.16 3.14 34.2 50.2
31  01/12/2022 14:38 27.0 12.4  5.65 3.28 34.2 50.3
32  01/12/2022 14:39 22.2 12.5  5.51 3.10 34.2 50.2
33  01/12/2022 14:40 19.0 11.6  5.46 3.06 34.1 50.3
34  01/12/2022 14:41 24.3 14.3  5.45 3.01 34.1 50.2
35  01/12/2022 14:42 17.6 10.9  5.64 3.30 34.1 50.5
36  01/12/2022 14:43 20.9 10.1  5.80 3.26 34.0 51.0
37  01/12/2022 14:44 19.0 11.7  5.93 3.27 33.9 50.9
38  01/12/2022 14:45 25.7 15.6  6.20 3.40 33.9 51.1
39  01/12/2022 14:46 20.1 14.4  6.08 3.39 34.0 51.3
40  01/12/2022 14:47 14.8 11.1  5.91 3.44 34.1 50.9

我已经尝试了几种方法，我通过我的研究，但似乎没有为我工作。下面是我已经尝试过的代码

ref.data.hourly <- ref.data %>%
  group_by(hour = format (as.POSIXct(cut(TimeStamp, break = "hour")), "%H")) %>%
  summarise(meanval = mean(val, na.rm = TRUE))

我也试过这个

ref.data$TimeStamp <- as.POSIXct(ref.data$TimeStamp, format = "%d/%m/%Y %H:%M")
ref.data.xts$TimeStamp <- NULL

ref.data$TimeStamp <- strptime(ref.data$TimeStamp, "%d/%m/%Y %H:%M")

ref.data$group <- cut(ref.data$TimeStamp, breaks = "hour")

在我看来，您的第一次尝试似乎是明智的，由于缺少有关数据的进一步信息或特定的错误消息，我认为问题在于处理日期-时间格式（或实际使用带有日期-时间值的cut()）。
一种解决方法是将日期转换为字符（如果尚未转换），然后忽略分钟。鉴于as.character(ref.data$timeStamp)的格式始终与01/12/2022 14:08相同，您可以执行以下操作：

ref.data.hourly <- ref.data %>%
  mutate(hour_grps = substr(as.character(TimeStamp), 1, 13)) %>%
  group_by(hour_grps) %>%
  summarise(meanval = mean(val, na.rm = TRUE))

我 * 不认为这是一个好的做法 *，因为如果你在格式稍有不同的数据上使用相同的代码，它会崩溃。例如，如果代码在不同区域设置的计算机上使用，as.character()使用的日期-时间格式可能会改变。所以请把这看作是一个快速修复，而不是一个永久的解决方案。

从1分钟 Dataframe 中获取每小时平均数据

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