我正在使用一个简单的数据集。它包含三个感兴趣的变量。 1.日期YYYY-MM-DD 2.每小时(##)3. Precip_H(#。##)。
我的情况是,我正在尝试查找代码,例如,将等于特定DATE且在Hourly值在00-11范围内的行中的precip_H值相加。然后下一组将进行相同的操作,但每小时范围为12-23。
此数据集是一个气象站,每小时报告一次降水。我正在尝试使用该信息在数据集中的所有天中每天得出两个12小时的降水量值。
DATE TIME PRECIP_H DATEyyyy DATEmm DATEdd
<date> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2019-06-05 17 0 2019 6 5
2 2019-06-01 20 0 2019 6 1
3 2019-06-06 19 0 2019 6 6
4 2019-05-27 00 0 2019 5 27
5 2019-08-25 20 0 2019 8 25
6 2019-08-08 04 0 2019 8 8
7 2019-09-01 07 0 2019 9 1
8 2019-07-18 21 0 2019 7 18
9 2019-06-18 23 0 2019 6 18
10 2019-08-11 12 0 2019 8 11
library(readxl)
precip2019 <- Clean_Chicago_Midway_Precp_Hourly_2019_1945790 <- read_excel("S:/Natural Resources/Staff/Beach Management/Beaches Main/+ DATA ANALYSIS +/Beaches 2019/Master Files/Clean_Chicago Midway Precp Hourly 2019_1945790.xlsx")
names(precip2019)[names(precip2019) == "HourlyPrecipitation"] <- "PRECIP_H"
precip2019$DATE <- as.Date(precip2019$DATE, format = '%Y-%m-%d')
precip2019$DATEyyyy <- as.numeric(format(precip2019$DATE, '%Y'))
precip2019$DATEmm <- as.numeric(format(precip2019$DATE, '%m'))
precip2019$DATEdd <- as.numeric(format(precip2019$DATE, '%d'))
prec_sum <- precip2019 %>%
select(DATE, TIME, starts_with("PREC")) %>%
mutate(Period = case_when(between(TIME, 0, 11) ~ "1st_half",
TRUE ~ "2nd_half")) %>%
group_by(DATE, Period) %>%
summarise_at(vars(starts_with("PREC")), list(~ sum(., na.rm = TRUE))) %>%
ungroup()
View(prec_sum)
答案 0 :(得分:1)
这可能适合您的情况。首先,我们需要根据时间范围({"A": "4", "B": "12"}
)创建一个Period
列。然后根据两列case_when
和DATE
(Period
)的集合进行求和。
summarise_at