Question

我有一个包含三列的数据框：DATE，HOUR，HRC （因此每个DATE有24行） HRC列有时是数字，有时是NA。我试图找出一种方法来获取DATE的子集，然后计算出所有日期都具有非NA值的HOUR。

示例：因此，如果DATES是8月16日，8月18日，8月19日，并且HRC列在8月16日的8,9,10,11,12 ... 8月18日的HOURS 7,8,9,10中具有非NA值， 11 ... Aug19 at HOURS 9,10,11,12,13。我希望结果是HOURS 9,10,11的列表，因为这些是所有日期的非NA小时。

在加里的解决方案中将总和（is.na（x $ HRC））调整为sum（！is.na（x $ HRC））就可以了。谢谢大家！

Answer 1

你没有提供一个例子，所以我们对你的问题感到困惑。提供可重复的例子通常是建设性的。即使我承认用日期类型创建示例也有点挑战。

set.seed(1234)
#generate sequence of 25 days hour by hour
x <- Sys.time() + seq(1,by=60*60,length.out=24*25)
hh <- as.POSIXlt(x)$hour
## generate the data.frame
dat <- data.frame(DATE = as.POSIXct(format(x,"%Y-%m-%d")),
                  HOUR=as.POSIXlt(x)$hour,
                  HRC  = 1:length(x))
## introduce random NA
id <- sample(nrow(dat),10,rep=F)
dat$HRC[id] <- NA

这里开始我的解决方案;它类似于Gary解决方案，我使用的是plyr包但功能不同。

## I choose 2 dates to subset
min.d <- as.POSIXct('2013-03-01')
max.d <- as.POSIXct('2013-03-15')

dat.s <- subset(dat, DATE >=min.d & DATE <= max.d )


res <- ddply(dat.s, .(HOUR),   ## grouping by hour
      function(x){   
        any(is.na(x$HRC))  ## I retuen one HRC at least is NA
      })

结果：

res[res$V1,]
  HOUR   V1
6     5 TRUE
12   11 TRUE
14   13 TRUE
17   16 TRUE
19   18 TRUE
22   21 TRUE

Answer 2

您可以尝试这样的事情：

library(plyr)

# assuming your dates are in some date format
d_0 <- as.Date('02-01-2010',format='%m-%d-%Y')

d_1 <- as.Date('02-10-2010',format='%m-%d-%Y')

# assuming your data are in data frame 'dat', get some subset of dates
some_dates <- subset(dat, DATE > d_0 & DATE < d_1)

# count the NAs for each hour
hr_count <- ddply(some_dates, .(HOUR), function(x) sum(!is.na(x$HRC)))

确定多天中的哪些小时具有非NA值

2 个答案: