найти годовой объем переменной в R? - PullRequest
Новая
       14

найти годовой объем переменной в R?

0 голосов
/ 06 апреля 2020

В моем коде ниже я хотел бы найти cumsum для каждого года. Прямо сейчас, Variable A является summed на протяжении всей продолжительности. Любая помощь будет оценена. 

library(dplyr)
library(lubridate)
set.seed(50)
DF <- data.frame(date = seq(as.Date("2001-01-01"), to= as.Date("2003-12-31"), by="day"),
                       A = runif(1095, 0,10))
DF1 <- DF %>% 
  mutate(Year = year(date), Month = month(date), JDay = yday(date)) %>%
  filter(between(Month,5,10)) %>%
  group_by(Year, JDay) %>% 
  mutate(Precipitation = cumsum(A))

Ответы [ 3 ]

2 голосов
/ 06 апреля 2020

Просто удалите JDay из группирующих переменных 

DF1 <- DF %>% 
  mutate(Year = year(date), Month = month(date), JDay = yday(date)) %>%
  filter(between(Month,5,10)) %>%
  group_by(Year) %>% 
  mutate(Precipitation = cumsum(A)) %>%
  ungroup()
0 голосов
/ 06 апреля 2020

Вот data.table решение для этого. Если вы хотите получить сумму за каждый год, но указать только интервал от 5 до 10 месяцев, это будет data.table код для этого: 

library(lubridate)
#> 
#> Attaching package: 'lubridate'
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     date, intersect, setdiff, union
library(data.table)
#> 
#> Attaching package: 'data.table'
#> The following objects are masked from 'package:lubridate':
#> 
#>     hour, isoweek, mday, minute, month, quarter, second, wday, week,
#>     yday, year
set.seed(50)
DF <- data.frame(date = seq(as.Date("2001-01-01"), to= as.Date("2003-12-31"), by="day"),
                 A = runif(1095, 0,10))

data.table(DF)[, `:=` (Year = year(date), Month = month(date), JDay = yday(date))][, Precipitation := cumsum(A), by=Year][between(Month, 5, 10)][]
#>            date         A Year Month JDay Precipitation
#>   1: 2001-05-01 6.2465000 2001     5  121      568.9538
#>   2: 2001-05-02 0.1877191 2001     5  122      569.1416
#>   3: 2001-05-03 5.3717570 2001     5  123      574.5133
#>   4: 2001-05-04 5.5457454 2001     5  124      580.0591
#>   5: 2001-05-05 5.1508288 2001     5  125      585.2099
#>  ---                                                   
#> 548: 2003-10-27 0.1979292 2003    10  300     1479.8115
#> 549: 2003-10-28 6.7286553 2003    10  301     1486.5402
#> 550: 2003-10-29 8.7215420 2003    10  302     1495.2617
#> 551: 2003-10-30 8.2572257 2003    10  303     1503.5190
#> 552: 2003-10-31 9.6567923 2003    10  304     1513.1757

Если вы хотите, чтобы сумма за месяцы 5-10 только, вы должны поставить фильтр перед вычислением cumsum: 

data.table(DF)[, `:=` (Year = year(date), Month = month(date), JDay = yday(date))][between(Month, 5, 10)][, Precipitation := cumsum(A), by=Year][]
#>            date         A Year Month JDay Precipitation
#>   1: 2001-05-01 6.2465000 2001     5  121      6.246500
#>   2: 2001-05-02 0.1877191 2001     5  122      6.434219
#>   3: 2001-05-03 5.3717570 2001     5  123     11.805976
#>   4: 2001-05-04 5.5457454 2001     5  124     17.351722
#>   5: 2001-05-05 5.1508288 2001     5  125     22.502550
#>  ---                                                   
#> 548: 2003-10-27 0.1979292 2003    10  300    916.597973
#> 549: 2003-10-28 6.7286553 2003    10  301    923.326629
#> 550: 2003-10-29 8.7215420 2003    10  302    932.048171
#> 551: 2003-10-30 8.2572257 2003    10  303    940.305396
#> 552: 2003-10-31 9.6567923 2003    10  304    949.962189
0 голосов
/ 06 апреля 2020

Кажется, проблема здесь в предложении группировки. В частности, поскольку в ваших данных столько же различных комбинаций Year и JDay, сколько строк в DF, последующая операция cumsum внутри mutate просто вернет то же значение, что и входной столбец, A. Я считаю, что следующее должно дать вам то, что вы после 

library(dplyr)
library(lubridate)

set.seed(50)
DF <- data.frame(date = seq(as.Date("2001-01-01"), to= as.Date("2003-12-31"), by="day"),
                 A = runif(1095, 0,10))
DF1 <- DF %>% 
  mutate(Year = year(date), Month = month(date), JDay = yday(date)) %>%
  filter(between(Month,5,10)) %>%
  arrange(Year, JDay) %>% 
  group_by(Year) %>% 
  mutate(Precipitation =  cumsum(A)) %>% 
  ungroup()

# illustrate that Precipitation does indeed give the cumulative value of A for
# each year by printing the first 5 observations for each year in DF1
DF1 %>% 
  group_by(Year) %>% 
  slice(1:5)
#> # A tibble: 15 x 6
#> # Groups:   Year [3]
#>    date           A  Year Month  JDay Precipitation
#>    <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>         <dbl>
#>  1 2001-05-01 6.25   2001     5   121          6.25
#>  2 2001-05-02 0.188  2001     5   122          6.43
#>  3 2001-05-03 5.37   2001     5   123         11.8 
#>  4 2001-05-04 5.55   2001     5   124         17.4 
#>  5 2001-05-05 5.15   2001     5   125         22.5 
#>  6 2002-05-01 2.95   2002     5   121          2.95
#>  7 2002-05-02 6.75   2002     5   122          9.71
#>  8 2002-05-03 7.77   2002     5   123         17.5 
#>  9 2002-05-04 8.13   2002     5   124         25.6 
#> 10 2002-05-05 5.58   2002     5   125         31.2 
#> 11 2003-05-01 9.98   2003     5   121          9.98
#> 12 2003-05-02 8.24   2003     5   122         18.2 
#> 13 2003-05-03 6.13   2003     5   123         24.4 
#> 14 2003-05-04 5.22   2003     5   124         29.6 
#> 15 2003-05-05 9.81   2003     5   125         39.4
...