如何汇总用水年份(2008年10月1日-2009年9月31日)
如何汇总用水年份(2008年10月1日-2009年9月31日)
提问于 2019-07-14 08:10:36
我有使用R每天测量降水量的数据。我的日期格式为2008-01-01，范围为10年。我正在尝试从2008-10-01到2009-09-31进行汇总，但我不确定如何进行汇总。聚合中有没有设置聚合和分组的开始日期的方法？
我当前的代码是
data<- aggregate(data$total_snow_cm, by=list(data$year), FUN = 'sum')但是这个输出给出了从1月到12月每年降雪量的总和，但我希望它包括08年10月到09年9月。
回答 2
Stack Overflow用户
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发布于 2019-07-14 08:44:20
假设你的数据是长格式的，我会这样做：
library(tidyverse)
#make sure R knows your dates are dates - you mention they're 'yyyy-mm-dd', so
yourdataframe <- yourdataframe %>%
mutate(yourcolumnforprecipdate = ymd(yourcolumnforprecipdate)
#in this script or another, define a water year function
water_year <- function(date) {
ifelse(month(date) < 10, year(date), year(date)+1)}
#new wateryear column for your data, using your new function
yourdataframe <- yourdataframe %>%
mutate(wateryear = water_year(yourcolumnforprecipdate)
#now group by water year (and location if there's more than one)
#and sum and create new data.frame
wy_sums <- yourdataframe %>% group_by(locationcolumn, wateryear) %>%
summarize(wy_totalprecip = sum(dailyprecip))有关更多信息，请阅读tidyverse的伟大子库lubridate - ymd()函数就来自于此。还有其他类似ymd_hms()的库。mutate()来自tidyverse的dplyr库。这两个库都非常有用！
Stack Overflow用户
发布于 2019-07-14 15:21:19
我想给出这个问题的实际答案，即aggregate()方法被问到的地方。
您可以使用with()将数据规范包装在aggregate()周围。在with()中，您可以像定义数字一样定义日期间隔。
df1.agg <- with(df1[as.Date("2008-10-01") <= df1$year & df1$year <= as.Date("2009-09-30"), ],
aggregate(total_snow_cm, by=list(year), FUN=sum))另一种方法是使用aggregate()的公式接口，其中data和间隔也可以在aggregate()调用中指定。
df1.agg <- aggregate(total_snow_cm ~ year,
data=df1[as.Date("2008-10-01") <= df1$year &
df1$year <= as.Date("2009-09-30"), ], FUN=sum)结果
head(df1.agg)
# year total_snow_cm
# 1 2008-10-01 171
# 2 2008-10-02 226
# 3 2008-10-03 182
# 4 2008-10-04 129
# 5 2008-10-05 135
# 6 2008-10-06 222数据
set.seed(42)
df1 <- data.frame(total_snow_cm=sample(120:240, 4018, replace=TRUE),
year=seq(as.Date("2000-01-01"),as.Date("2010-12-31"), by="day"))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/57023672
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