Subconjunto de un marco de datos en R basado en fechas [cerrado]

Tengo un conjunto de datos con una estructura similar a un archivo de registro muy simple, quiero subconjugar los datos de acuerdo con los rangos de fechas, pero solo puedo hacerlo en un parámetro.

mis datos se ven así:

            date_time loc_id node  energy   kgco2 
1 2009-02-27 00:11:08     87  103 0.00000 0.00000 
2 2009-02-27 01:05:05     87  103 7.00000 3.75900 
3 2009-02-27 02:05:05     87  103 6.40039 3.43701 
4 2009-02-27 03:05:05     87  103 4.79883 2.57697 
5 2009-02-27 04:05:05     87  103 4.10156 2.20254 
6 2009-02-27 05:05:05     87  103 2.59961 1.39599

el archivo incluye datos para todo un año, quiero crear parcelas de resumen para cada mes y tal vez semana

Estoy procesando date_time de la siguiente manera:

> dt <-as.POSIXlt(ae$date_time)
> ae$dt <- dt
> names(ae$dt)
[1] "sec"   "min"   "hour"  "mday"  "mon"   "year"  "wday"  "yday"  "isdst"

ahora estoy tratando de subconjugar los datos como:

> x <- ae$energy[ae$dt$year=="110" & ae$dt$mon=="10"]
> x
numeric(0)

"110" se debe a lo siguiente:

> range(ae$dt$year)
[1] 109 110

También he intentado lo siguiente sin suerte:

> d <- subset(ae, (dt$year=="110" & dt$mon=="10"), select=energy)

estos sin embargo funcionan:

> d <- subset(ae, dt$year=="110", select=energy)

y esto también

> d <- subset(ae, dt$mon=="10", select=energy)

¿Alguna idea sobre cómo puedo subgrupo seleccionando año y mes?

Gracias,

ok, las series de tiempo parecen haber hecho el truco:

aets <- as.xts(read.zoo("n8_energy_actual2009_2010.csv", header=TRUE, sep=",", FUN=as.POSIXct))
eats.2010 <- aets["2010-01::2010-10"]

Algunos puntos:

1. No estoy seguro de por qué está sucediendo. Claramente, las ranuras POSIXlt están mal. Normalmente uso POSIXct a menos que sea absolutamente necesario ajustar las ranuras.
2. Una opción es usar las fechas directamente en lugar de jugar con las ranuras, y decir <=y >=subconjunto. Algo comoae[ae$date >= as.POSIXlt("2009-10-01") & ae$date < as.POSIXlt("2009-11-01"),]
3. Debería considerar usar una serie de tiempo para esto, ya que ese es el propósito exacto de esa estructura de datos (y proporcionan muchas funciones útiles para tratar los datos a lo largo del tiempo). Uno de los más comunes es zoo. xtsTambién incluye una serie de funciones que pueden ayudar con este tipo de cosas.