Question

平，我的聚合函数有问题。我的数据如下：

 transect_id    year    day month   LST precipitation   
 1  TR001   2010    191 4   30.62083    0.0000  
 2  TR001   2010    191 4   30.62083    0.0003  
 3  TR001   2010    191 5   30.62083    0.0001  
 4  TR001   2010    191 7   30.62083    0.0000  
 5  TR001   2010    191 7   30.62083    0.0000  
 6  TR001   2011    191 7   30.62083    0.0007

我想总结每年每个季度的降水量。这意味着：每年1-3个月，4-6个月，7-9个月和10-12个月的总降水量（在我的情况下为2010-2013）。并为其添加一列。我想我应该使用plyr-package中的mutate（） - 函数然后执行类似

的操作

weather_gam.mutated<-mutate(weather_gam, precipitation.spring=aggregate(precipitation by = list(Category=year)))

但这几个月该怎么办？我根本想不出来。我试过像by = list(Category= month==1)这样的东西，但显然这不是在这里取得成功所需要的。所以基本上我只是尝试做SUMIFS(F1:Fx, B1:Bx = "2010", D1:Dx = "1", D1:Dx = "2", D1:Dx = "3"在Excel中会做的事情，我希望通过设置

by = list(Category=year)

当年份相同时，它会自动总和，所以我不需要每年手动完成。我真的很感激这里的任何帮助，如果你有一个完全不同的想法如何解决它。

Answer 1

以下是dplyr和lubridate的解决方案;我们的想法是使用quarter的{{1}}函数来查找属于哪个季度的月份。创建lubridate列，按季度分组，并为每个组创建总和或Quarter。

precipitation

这里是library(lubridate) library(dplyr) df$month <- month(df$month) df %>% mutate(Quarter = quarter(month)) %>% group_by(Quarter) %>% mutate(SumPre = sum(precipitation)) Source: local data frame [6 x 8] Groups: Quarter transect_id year day month LST precipitation Quarter SumPre 1 TR001 2010 191 4 30.62083 0e+00 2 4e-04 2 TR001 2010 191 4 30.62083 3e-04 2 4e-04 3 TR001 2010 191 5 30.62083 1e-04 2 4e-04 4 TR001 2010 191 7 30.62083 0e+00 3 7e-04 5 TR001 2010 191 7 30.62083 0e+00 3 7e-04 6 TR001 2011 191 7 30.62083 7e-04 3 7e-04

的另一种方法

aggregate

数据

library(lubridate)
df$month <- month(df$month)
df$Quarter <- quarter(df$month)
aggregate(precipitation ~ Quarter, data = df, sum)
Quarter precipitation
1       2         4e-04
2       3         7e-04

Answer 2

使用dplyr而不是plyr：

library(dplyr)

d.in %>%
    mutate(q=cut(month, c(0,3,6,9,12), labels=c("q1", "q2", "q3", "q4"))) %>%
    group_by(year, q) %>%
    mutate(sum.prec = sum(precipitation))

R：如果另一列具有不同的值，如何使用aggregate（） - 函数对一列中的数据求和？

2 个答案:

数据