计算满足条件的连续天数的平均值

时间:2016-10-04 16:17:34

标签: r data.table

我使用鳕鱼可以连续几天检测到热浪,但我无法想象如何让鳕鱼选择每次热编织事件记录的最高平均温度。 我的数据标题(Period1):年月日平均MAX MIN

我的代码是:

setDT(Period1)
Period1[, hotday := +(Period1$MAX>=(quantile(Period1$MAX,.9, na.rm = T, type = 6)) & Period1$MIN>=(quantile(Period1$MIN,.8, na.rm = T, type = 6)))
        ][, hw.length := with(rle(hotday), rep(lengths,lengths))
          ][hotday==0, hw.length:=0]

代码的结果:

YEAR    MONTH   DAY MEAN    MAX MIN hotday  hw.length
1   2005    7   1   34.7    42   28     0   0
2   2005    7   2   35     41.8  28.8   0   0
3   2005    7   3   34.6   41.5  27     1   2
4   2005    7   4   35.4   43   27.6    1   2
5   2005    7   5   35.4   42   27.4    0   0
6   2005    7   6   34.4   42.2 27.7    0   0
7   2005    7   7   34     39.3 28.6    1   4
8   2005    7   8   34.9   40.6  29     1   4
9   2005    7   9   35.7   41  28.2     1   4
10  2005    7   10  35.1   42.2 28.5    1   4
11  2005    7   11  34.9   42.5  29     0   0
12  2005    7   12  35.5   43.2  28     0   0
13  2005    7   13  36.1   43  29.2     1   3
14  2005    7   14  36.4   43.4  32     1   3
15  2005    7   15  36.5   44.5  29.2   1   3
16  2005    7   16  36.2   42.6  31.2   0   0
17  2005    7   17  34.6   40    30     0   0
18  2005    7   18  33.7   41  28.8     0   0

对于2005/7/32005/7/4上的热浪,最高的是35.6,其中第二个热浪盯着2005/7/7并以2005/7/10结束最高平均值为35.7。考虑到连续几天,我会理解如何提取每个热浪的最高平均值。

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

使用:

Period1[hotday == 1, maxmean := max(MEAN) , rleid(hw.length)][]

你得到:

    YEAR MONTH DAY MEAN  MAX  MIN hotday hw.length maxmean
 1: 2005     7   1 34.7 42.0 28.0      0         0      NA
 2: 2005     7   2 35.0 41.8 28.8      0         0      NA
 3: 2005     7   3 34.6 41.5 27.0      1         2    35.4
 4: 2005     7   4 35.4 43.0 27.6      1         2    35.4
 5: 2005     7   5 35.4 42.0 27.4      0         0      NA
 6: 2005     7   6 34.4 42.2 27.7      0         0      NA
 7: 2005     7   7 34.0 39.3 28.6      1         4    35.7
 8: 2005     7   8 34.9 40.6 29.0      1         4    35.7
 9: 2005     7   9 35.7 41.0 28.2      1         4    35.7
10: 2005     7  10 35.1 42.2 28.5      1         4    35.7
11: 2005     7  11 34.9 42.5 29.0      0         0      NA
12: 2005     7  12 35.5 43.2 28.0      0         0      NA
13: 2005     7  13 36.1 43.0 29.2      1         3    36.5
14: 2005     7  14 36.4 43.4 32.0      1         3    36.5
15: 2005     7  15 36.5 44.5 29.2      1         3    36.5
16: 2005     7  16 36.2 42.6 31.2      0         0      NA
17: 2005     7  17 34.6 40.0 30.0      0         0      NA
18: 2005     7  18 33.7 41.0 28.8      0         0      NA

解释

  • 仅针对炎热天数过滤数据:hotday == 1(或使用某些代码打高尔夫球:!!hotday)。
  • 对于剩余的行,使用rleid - 函数创建一个游程长度ID,以便您可以按热浪分组:rleid(hw.length)
  • 最后提取每个热浪的最大平均值,并将其分配到一个新的列:maxmean := max(MEAN)

如果您只想提取热浪的最大值,可以使用:

> Period1[!!hotday, max(MEAN) , rleid(hw.length)]$V1
[1] 35.4 35.7 36.5

使用过的数据:

Period1 <- fread('YEAR    MONTH   DAY MEAN    MAX MIN hotday  hw.length
2005    7   1   34.7    42   28     0   0
2005    7   2   35     41.8  28.8   0   0
2005    7   3   34.6   41.5  27     1   2
2005    7   4   35.4   43   27.6    1   2
2005    7   5   35.4   42   27.4    0   0
2005    7   6   34.4   42.2 27.7    0   0
2005    7   7   34     39.3 28.6    1   4
2005    7   8   34.9   40.6  29     1   4
2005    7   9   35.7   41  28.2     1   4
2005    7   10  35.1   42.2 28.5    1   4
2005    7   11  34.9   42.5  29     0   0
2005    7   12  35.5   43.2  28     0   0
2005    7   13  36.1   43  29.2     1   3
2005    7   14  36.4   43.4  32     1   3
2005    7   15  36.5   44.5  29.2   1   3
2005    7   16  36.2   42.6  31.2   0   0
2005    7   17  34.6   40    30     0   0
2005    7   18  33.7   41  28.8     0   0')

答案 1 :(得分:-2)

我不确切知道你的代码在细节上的样子,但这里有一个提示,假设Period1是一个数据帧:

提取热门时段

hotPeriod <- Period1[, hotday := +(Period1$MAX>=(quantile(Period1$MAX,.9, na.rm = T, type = 6)) & Period1$MIN>=(quantile(Period1$MIN,.8, na.rm = T, type = 6)))
  ][, hw.length := with(rle(hotday), rep(lengths,lengths))
    ][hotday==0, hw.length:=0]

提取该期间内平均值的最大值

max.of.mean <- max( hotPeriod$Mean )