Question

我使用R来分析包含每日最高和最低温度值的时间序列（1951-2013）。数据具有以下结构：

YEAR MONTH  DAY     MAX    MIN
1985     1    1    22.8    9.4
1985     1    2    28.6   11.7
1985     1    3    24.7   12.2
1985     1    4    17.2    8.0
1985     1    5    17.9    7.6
1985     1    6    17.7    8.1

我需要根据这个定义找出热浪的频率：连续三天或更多天的时间，每日最高和最低温度超过研究中所有天的最高和最低温度的第90百分位周期。

基本上，当Max和Min温度超过阈值时，我想要连续几天（三个或更多）的子集。输出将是这样的：

YEAR MONTH   DAY     MAX     MIN
1989     7    18    45.0    23.5
1989     7    19    44.2    26.1
1989     7    20    44.7    24.4
1989     7    21    44.6    29.5
1989     7    24    44.4    31.6
1989     7    25    44.2    26.7
1989     7    26    44.5    25.0
1989     7    28    44.8    26.0
1989     7    29    44.8    24.6
1989     8    19    45.0    24.3
1989     8    20    44.8    26.0
1989     8    21    44.4    24.0
1989     8    22    45.2    25.0

我已尝试以下方法将我的完整数据集子集化为超过第90个百分位温度的天数：

HW<- subset(Mydata, Mydata$MAX >= (quantile(Mydata$MAX,.9)) &
                    Mydata$MIN >= (quantile(Mydata$MIN,.9)))

然而，我陷入困境，如何连续几天才能满足条件。

Answer 1

data.table的方法与@ jlhoward的方法略有不同（使用相同的数据）：

library(data.table)

setDT(df)
df[, hotday := +(MAX>=44.5 & MIN>=24.5)
   ][, hw.length := with(rle(hotday), rep(lengths,lengths))
     ][hotday == 0, hw.length := 0]

这会生成一个热波长可变（hw.length）的数据表，而不是特定热波长的TRUE / FALSE变量：

> df
    YEAR MONTH DAY  MAX  MIN hotday hw.length
 1: 1989     7  18 45.0 23.5      0         0
 2: 1989     7  19 44.2 26.1      0         0
 3: 1989     7  20 44.7 24.4      0         0
 4: 1989     7  21 44.6 29.5      1         1
 5: 1989     7  22 44.4 31.6      0         0
 6: 1989     7  23 44.2 26.7      0         0
 7: 1989     7  24 44.5 25.0      1         3
 8: 1989     7  25 44.8 26.0      1         3
 9: 1989     7  26 44.8 24.6      1         3
10: 1989     7  27 45.0 24.3      0         0
11: 1989     7  28 44.8 26.0      1         1
12: 1989     7  29 44.4 24.0      0         0
13: 1989     7  30 45.2 25.0      1         1

Answer 2

您的问题实际上归结为在子集数据集中查找连续3天以上的分组，删除所有剩余数据。

让我们考虑一个例子，我们希望保留一些行并删除其他行：

dat <- data.frame(year = 1989, month=c(6, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 10, 10), day=c(12, 11, 12, 13, 14, 21, 5, 6, 7, 12, 13))
dat
#    year month day
# 1  1989     6  12
# 2  1989     7  11
# 3  1989     7  12
# 4  1989     7  13
# 5  1989     7  14
# 6  1989     7  21
# 7  1989     8   5
# 8  1989     8   6
# 9  1989     8   7
# 10 1989    10  12
# 11 1989    10  13

我已经排除了温度数据，因为我假设我们已经使用您问题中的代码对超过90％的天数进行了子集化。

在这个数据集中，7月有4天的热浪，8月有3天的热浪。第一步是将数据转换为日期对象并计算连续观察之间的天数（我假设数据已按天排序）：

dates <- as.Date(paste(dat$year, dat$month, dat$day, sep="-"))
(dd <- as.numeric(difftime(tail(dates, -1), head(dates, -1), units="days")))
# [1] 29  1  1  1  7 15  1  1 66  1

我们已经关闭了，因为现在我们可以看到有多个日期差距为1天的时间段 - 这些是我们想要抓住的时间段。我们可以使用rle函数来分析数字1的运行，只保留长度为2或更长的运行：

(valid.gap <- with(rle(dd == 1), rep(values & lengths >= 2, lengths)))
# [1] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE

最后，我们可以将数据集子集化为仅作为热浪一部分的1天日期差距两侧的日子：

dat[c(FALSE, valid.gap) | c(valid.gap, FALSE),]
#   year month day
# 2 1989     7  11
# 3 1989     7  12
# 4 1989     7  13
# 5 1989     7  14
# 7 1989     8   5
# 8 1989     8   6
# 9 1989     8   7

Answer 3

这是一个快速的小解决方案：

is_High_Temp <- ((quantile(Mydata$MAX,.9)) &
                    Mydata$MIN >= (quantile(Mydata$MIN,.9)))
start_of_a_series <- c(T,is_High_Temp[-1] != is_High_Temp[-length(x)]) # this is the tricky part
series_number <- cumsum(start_of_a_series) 
series_length <- ave(series_number,series_number,FUN=length())
is_heat_wave  <-  series_length >= 3 & is_High_Temp

Answer 4

使用dplyr的解决方案，也使用rle()

library(dplyr)

cond <- expr(MAX >= 44.5 & MIN >= 24.5)

df %>% 
  mutate(heatwave = 
           rep(rle(!!cond)$values & rle(!!cond)$lengths >= 3, 
               rle(!!cond)$lengths)) %>%
  filter(heatwave)

#>   YEAR MONTH DAY  MAX  MIN heatwave
#> 1 1989     7  24 44.5 25.0     TRUE
#> 2 1989     7  25 44.8 26.0     TRUE
#> 3 1989     7  26 44.8 24.6     TRUE

^{reprex package（v0.3.0）于2020-05-16创建}

数据

#devtools::install_github("alistaire47/read.so")
df <- read.so::read.so("YEAR MONTH   DAY     MAX     MIN
1989     7    18    45.0    23.5
1989     7    19    44.2    26.1
1989     7    20    44.7    24.4
1989     7    21    44.6    29.5
1989     7    24    44.4    31.6
1989     7    25    44.2    26.7
1989     7    26    44.5    25.0
1989     7    28    44.8    26.0
1989     7    29    44.8    24.6
1989     8    19    45.0    24.3
1989     8    20    44.8    26.0
1989     8    21    44.4    24.0
1989     8    22    45.2    25.0")

如果符合条件的连续行，如何对其进行子集

4 个答案: