我是新的R
用户。我有一个简单的sapply
函数示例,用于计算拆分数据框的mean
和sd
。我的数据包含半小时风速和方向。我想知道我的研究每日Weibull分发13年。这就是我的数据集根据时间分割的原因。
我的数据如下:
Time windspeed direction Date day_index
1 24/07/2000 13:00 31 310 2000-07-24 13:00:00 2000_206
2 24/07/2000 13:30 41 320 2000-07-24 13:30:00 2000_206
3 24/07/2000 14:30 37 290 2000-07-24 14:30:00 2000_206
4 24/07/2000 15:00 30 300 2000-07-24 15:00:00 2000_206
5 24/07/2000 15:30 24 320 2000-07-24 15:30:00 2000_206
6 24/07/2000 16:00 22 330 2000-07-24 16:00:00 2000_206
7 24/07/2000 16:30 37 270 2000-07-24 16:30:00 2000_206
我使用split-apply查看日期的示例R代码是:
my.summary <- sapply(split(ballarat_alldata[1:200, ],
ballarat_alldata$day_index[1:200]),
function(x) {
return(c(my.mean=mean(x$windspeed),
my.sd=sd(x$windspeed)))
})
用于计算形状和比例参数的Weibull分布代码为:
set1 <- createSet(height=10,
v.avg=ballarat_alldata[,2],
dir.avg=ballarat_alldata[,3])
time_ballarat <- strptime(ballarat_alldata[,1], "%d/%m/%Y %H:%M")
ballarat <- createMast(time.stamp=time_ballarat, set1)
ballarat <- clean(mast=ballarat)
ballarat.wb <- weibull(mast=ballarat, v.set=1, print=FALSE)
如何组合这两组R
代码来每天计算Weibull参数并存储在矩阵中?
我尝试了很多方法,但效果不好
如果组合了这两组R
代码,我是否应该更改set1 <- createSet(height=10, v.avg=ballarat_alldata[,2], dir.avg=ballarat_alldata[,3])
中的风速和方向范围?
答案 0 :(得分:1)
这里似乎有两个不同的问题:1)聚合数据2)计算Weibull参数。对于第一个问题,我可以推荐类似的东西:
library(plyr)
Wind <- ddply(Wind, .(as.Date(Date)), transform,
Wind.mean = mean(windspeed), Wind.sd = sd(windspeed))
# windspeed direction Date2 Time2 day_index Wind.mean Wind.sd
# 1 31 310 2000-07-24 13:00:00 2000_206 36.33333 5.033223
# 2 41 320 2000-07-24 13:30:00 2000_206 36.33333 5.033223
# 3 37 290 2000-07-24 14:30:00 2000_206 36.33333 5.033223
# 4 30 300 2000-07-25 15:00:00 2000_206 28.25000 6.751543
# 5 24 320 2000-07-25 15:30:00 2000_206 28.25000 6.751543
# 6 22 330 2000-07-25 16:00:00 2000_206 28.25000 6.751543
# 7 37 270 2000-07-25 16:30:00 2000_206 28.25000 6.751543
如果您再给我一些关于如何计算参数的提示,您还可以使用summarise
库中的plyr
,例如
ddply(Wind, .(Date2), summarise, rweibull(# I'm not sure what goes here
希望这有帮助。