Использование функции lapply для разделения столбцов, состоящих из двух столбцов - PullRequest
Новая
       21

Использование функции lapply для разделения столбцов, состоящих из двух столбцов

1 голос
/ 17 апреля 2019

У меня есть данные, как здесь. Данные содержат значения осадков за 3 года (2005-2006-2007) отдельно.

Данные: 

mydata<-structure(list(X2005.hourly = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0.6, 0.2, 0, 0, 0.6, 0.2, 0.6, 0.6, 0, 0, 0, 0.6, 1.2, 1.8, 1.8, 
1.2, 1, 1.2, 1.6, 1.2, 1.4, 1, 1.2, 0.8, 0.8, 0.2, 0, 0, 1.6, 
0.4, 0, 0.4, 1.2, 0.8, 0.2, 0.4, 0.2, 0.4, 0.4, 0.2, 0.2, 0.2, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0.2, 0.4, 0.4, 
0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0.2, 0.4, 1.2, 1.6, 2.2, 1.8, 0.4, 0.6, 0, 0.2, 0.2, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0.2, 0.2, 0, 0.6, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.4, 0.2, 
0, 0, 0.8, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0.2, 0.2, 0, 0, 1.2, 4, 
0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.6, 0.6, 0, 0, 0, 1.4, 0.6, 0.4, 0.8, 
0, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0.6, 0, 0, 0, 0, 0.2, 1.2, 
1, 1.8, 2, 1.8, 0.4, 0.6, 1.2, 1.8, 1.4, 1.2, 0.6, 0.4, 0, 0.2, 
0.2, 1.6, 1.6, 1.4, 0.8, 0.4, 0.2, 0.2, 0, 0.6, 0, 0.4, 0.4, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.4, 0.4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.6, 0, 0, 0, 0.2, 0.2, 0.4, 0.4, 1.6, 1.8, 
1.2, 1.4, 1.4, 1.4, 0.6, 0.6, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), X2006.hourly = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 4.8, 
1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.8, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6.6, 0.2, 0, 0, 
0.2, 0, 0, 0.2, 0, 1.4, 0, 1.2, 0, 0.2, 0, 0.2, 1, 0, 0, 0, 0, 
0, 0.2, 1.8, 2, 2.2, 0.6, 0.8, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0.4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0.2, 1.8, 5.8, 0.2, 0.4, 0, 3.8, 0.2, 1.2, 0.4, 0, 
0, 1, 0.4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0.6, 0.4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.8, 0.8, 1, 0.2, 0, 0.2, 0, 0, 0.6, 2.4, 
0.2, 0, 0.2, 0, 0, 1.6, 0.2, 2, 0, 1.2, 4.6, 0.6, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0.4, 0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0.8, 0.4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0.2, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0.2, 1.8, 0.6, 0, 0, 0, 0.4, 2, 1, 0.8, 0.4, 0.2, 0, 0.2, 0, 
0.8, 0.8, 0.2, 0.2, 0, 0.4, 0.4, 0.6, 0.8, 4, 2, 0.8, 2.6, 1.4, 
0.6, 1, 1, 1, 1.2, 1.2, 0.8, 1.6, 1.8, 0.4, 0.2, 0.2, 0.2, 0.4, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.6, 1.2, 0.6, 0.8, 
0.8, 1, 0.8, 1.2, 1.2, 0.8, 1, 2.2, 3.4, 2.6, 1.8, 1.6, 1.8, 
3.6, 3, 1.8, 3.2, 1.8, 1, 0.6, 0.4, 0, 1, 0.6, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3.6, 3.8, 0.2, 0.4, 0, 0.2, 0.2, 0.4, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.4, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0.2, 0, 0.2, 0.6, 0, 0.6, 0.4, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.4, 1, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.6, 0.4, 0.6, 0.4, 0.6, 1, 0.8, 0.2, 0, 0, 
0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0.2, 0.6, 1.4, 2.2, 0, 0.4, 1, 0.6, 0, 1.2, 1.6, 0.6, 0, 
0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0.2, 0, 0.2, 0, 0, 
0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.4, 0.2, 0, 1.2, 0.4, 1, 0.6, 0.8, 1, 0, 
0, 0, 0, 0), X2007.hourly = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0.6, 0.4, 1, 2.2, 2.6, 1.8, 0.8, 0.6, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 
0, 0.4, 0, 0.2, 0.2, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0.6, 0.4, 0.4, 0.6, 
0.4, 0.4, 0.2, 0, 0, 0.2, 0.2, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0.2, 0.4, 
0.4, 0, 1.4, 0.4, 0.8, 0.4, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.6, 0.6, 0.4, 
0.6, 0.8, 1, 0.8, 1.4, 1.4, 2.2, 0.8, 0.2, 0.2, 0.2, 0, 0, 0.6, 
0.6, 0.4, 0.2, 0.4, 0.6, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.4, 0.6, 1, 
1, 0.6, 1.4, 1.4, 0.6, 0.4, 0.6, 0.6, 0.8, 1, 1.8, 1.6, 0.6, 
0.4, 0.2, 0.2, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.4, 0.8, 1.6, 1.8, 1.6, 
1, 1, 0.4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0.4, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.4, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0.2, 0.2, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0.2, 0, 0.6, 0.6, 0.6, 0.8, 0.2, 0, 1, 0.2, 0.6, 1.6, 1, 0.6, 
0.6, 0.4, 0.6, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3.4, 0, 0, 0, 0, 1.6, 1.4, 0.2, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.2, 2.4, 1.2, 0, 0.2, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.6, 3, 1.4, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.6, 0.2, 2.6, 3, 0.4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0.2, 0, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0.8, 0.2, 0.2, 0, 0, 0, 0, 0, 
0.2, 0, 0.2, 0, 0.4, 0.4, 0.8, 0.8, 1.2, 1, 0.6, 0.6, 0.4, 0.2, 
0.2, 0.4, 0.2, 0.2, 0.4, 0.2, 0.8, 0, 0, 0.2, 0, 0, 0.2, 0, 0.2, 
0, 0.2, 0, 0.2, 0.2, 0, 0, 0, 0)), .Names = c("X2005.hourly", "X2006.hourly", 
"X2007.hourly"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -744L))

И функция, которую я использовал раньше: 

    myfun<- function(x) {
      y<-as.matrix(sapply(x, as.numeric)) 
#Aggregating hourly data to 6,12 and 24 hourly data      
h<-sapply(c(1, 6, 12, 24), function(hrs) colSums(matrix(y, ncol=length(x)/hrs)))
      hours<-sapply(list(h[[1]], h[[2]], h[[3]], h[[4]]), function(qq) list(qq))
      names(hours)<-c("hourly", "h.6", "h.12", "h.24")
#Calculating means of 1, 6, 12 and 24 hourly data      
means<-sapply(list(hours[[1]], hours[[2]], hours[[3]], hours[[4]]), function(ss) mean(ss, na.rm = T))
    #means of 1, 6, 12 and 24 hourly data 
      mean1<-means[[1]]
      mean6<-means[[2]]
      mean12<-means[[3]]
      mean24<-means[[4]]
      meanlist<-list(mean1, mean6, mean12, mean24)
      names(meanlist) <- c("mean1", "mean6", "mean12", "mean24")
      return(meanlist)
    }

Что я сделал: Я применяю myfun с функцией lapply и получаю результаты отдельно для каждого года. И здесь нет проблем. 

results<-lapply(mydata, myfun)

Что я хочу:

Как видите, внутри names(hours) есть термин h.24 в функции myfun. Для вычисления среднего значения 24 hourly data функция использует данные h.24, агрегированные из данных hourly. Но я хочу использовать внешние 24-часовые daily данные вместо h.24. В приведенных ниже данных есть daily значения отдельно для 2005,2006,2007 

adddata<-structure(list(X2005.daily = c(0, 0, 3.4, 21.4, 1.8, 1.4, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 8.6, 1.4, 0, 0, 0, 0, 0.6, 7, 6.4, 21.8, 
3.2, 0, 0, 0.6, 11.2, 0), X2006.daily = c(0, 8.6, 11.2, 8.4, 
0, 0, 0, 0, 0, 7.8, 7.6, 1.2, 10.2, 7, 0, 0, 1.6, 7.6, 23.6, 
3.2, 0, 9, 31.4, 10, 2.2, 1.6, 0, 4.8, 10, 1.2, 4.6), X2007.daily = c(0.6, 
9.4, 4.2, 7.2, 15, 15, 0.4, 0, 8.6, 0, 0.2, 0.8, 0, 0.6, 0.6, 
1.4, 8.2, 0.2, 0, 0, 0, 0, 5, 1.6, 4, 5.2, 0, 0, 7, 4.2, 7.2)), .Names = c("X2005.daily", 
"X2006.daily", "X2007.daily"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-31L))

Вкратце: Я хочу добавить внешние данные daily для каждого года, а затем я хочу рассчитать средние значения для 1, 6, 12 часовых значений, а также средства добавления данных daily для каждого год. Таким образом, результаты mean1, mean6, mean12 будут такими же, но mean24 будет средним значением добавленных дневных значений.

1 Ответ

1 голос
/ 17 апреля 2019

Если я правильно понял ваш вопрос, это должно сработать: 

results <- do.call(cbind,results) #convert your list to a data.frame for better overview
colnames(results) <- c("X2005","X2006","X2007")
results <- rbind(results,meanDaily=colMeans(adddata)) #rbind the colMeans of you adddata

results

          X2005        X2006        X2007
mean1     0.1193548    0.2336022    0.1430108   
mean6     0.716129     1.401613     0.8580645   
mean12    1.432258     2.803226     1.716129    
mean24    2.864516     5.606452     3.432258 
meanDaily 2.864516     5.574194     3.43871

Дополнительный ответ на запрос в комментарии: 

library(zoo)

myfun <- function(df_hourly,df_daily)
{

  DF <- sapply(df_hourly,function(col){c(mean(rollapply(col,width=1,sum,by=1,align="left")),
                                mean(rollapply(col,width=6,sum,by=6,align="left")),
                                mean(rollapply(col,width=12,sum,by=12,align="left")),
                                mean(rollapply(col,width=24,sum,by=24,align="left")))})
  DF <- rbind(DF,colMeans(adddata))

  colnames(DF) <- c("yr2005","yr2006","yr2007")
  rownames(DF) <- c("mean.1hr","mean.6hr","mean.12hr","mean.24hr","mean.daily")
  return(DF)
}


myfun(mydata,adddata)

              yr2005    yr2006    yr2007
mean.1hr   0.1193548 0.2336022 0.1430108
mean.6hr   0.7161290 1.4016129 0.8580645
mean.12hr  1.4322581 2.8032258 1.7161290
mean.24hr  2.8645161 5.6064516 3.4322581
mean.daily 2.8645161 5.5741935 3.4387097
...