我有一个跨越多年的几种物种的计数数据。我只想看看冬季每年每种物种的丰度动态。问题是，冬季跨度为两年，即明年11月，12月和明年1月。现在，我想将连续两年中每种冬季的丰富度结合起来，并进行一些分析。例如，我想在第一轮中将2005年11月至12月和2006年1月的子集进行子集，然后对此做一些分析，然后在第二轮中就想要对2006年11月至12月和2007年1月的子集进行子集，然后重复相同的分析，依此类推....如何在R中做到这一点？
以下是数据示例
date species year month day abundance temp
9/3/2005 A 2005 9 3 3 19
9/15/2005 B 2005 9 15 30 16
10/4/2005 A 2005 10 4 24 12
11/6/2005 A 2005 11 6 32 14
12/8/2005 A 2005 12 8 15 13
1/3/2005 A 2006 1 3 64 19
1/4/2006 B 2006 1 4 2 13
2/10/2006 A 2006 2 10 56 12
2/8/2006 A 2006 1 3 34 19
3/9/2006 A 2006 1 3 64 19
答案 0 :(得分：2)
我将您的日期列转换为日期类（可能使用lubridate），并删除年月日列，因为它们是多余的。
然后使用季节性年份（定义为年份，除非月份为1月，则为上一年）创建一个新列。 case_when构成了另一列，用于定义行的季节。
library(dplyr)
library(lubridate)
# converts to date format
df$date <- mdy(df$date)
# add in columns
df <- mutate(df,
season_year = ifelse(month(date) == 1, year(date) - 1, year(date)),
season = case_when(
month(date) %in% c(2, 3, 4) ~ "Spring",
month(date) %in% c(5, 6, 7) ~ "Summer",
month(date) %in% c(8, 9, 10) ~ "Autumn",
month(date) %in% c(11, 12, 1) ~ "Winter",
T ~ NA_character_
))
# date species abundance temp season_year season
# 1 2005-09-03 A 3 19 2005 Autumn
# 2 2005-09-15 B 30 16 2005 Autumn
# 3 2005-10-04 A 24 12 2005 Autumn
# 4 2005-11-06 A 32 14 2005 Winter
# 5 2005-12-08 A 15 13 2005 Winter
# 6 2005-01-03 A 64 19 2004 Winter
# 7 2006-01-04 B 2 13 2005 Winter
# 8 2006-02-10 A 56 12 2006 Spring
# 9 2006-02-08 A 34 19 2006 Spring
# 10 2006-03-09 A 64 19 2006 Spring
然后，您可以group_by()和/或filter()进行进一步分析：
df %>%
group_by(season_year) %>%
filter(season == "Winter") %>%
summarise(count = sum(abundance))
# # A tibble: 2 x 2
# season_year count
# <dbl> <int>
# 1 2004 64
# 2 2005 49
答案 1 :(得分：2)
data.table解决方案：
首先创建一个包含起始日期和季节年份的查找表，然后使用foverlaps
library( data.table )
样本数据
dt <- fread("date species year month day abundance temp
9/3/2005 A 2005 9 3 3 19
9/15/2005 B 2005 9 15 30 16
10/4/2005 A 2005 10 4 24 12
11/6/2005 A 2005 11 6 32 14
12/8/2005 A 2005 12 8 15 13
1/3/2005 A 2006 1 3 64 19
1/4/2006 B 2006 1 4 2 13
2/10/2006 A 2006 2 10 56 12
2/8/2006 A 2006 1 3 34 19
3/9/2006 A 2006 1 3 64 19", header = TRUE)
创建查找表
在这里，您可以定义名称，季节的开始和结束。根据自己的需要进行调整。由于您要单独分析季节，因此建议您保留唯一的季节名称（此处：基于季节的起始年份）。
dt.season <- data.table( from = seq( as.Date("1999-02-01"), length.out = 100, by = "3 month"),
to = seq( as.Date("1999-05-01"), length.out = 100, by = "3 month") - 1 )
dt.season[, season := paste0( c( "spring", "summer", "autumn", "winter" ), "-", year( from ) )]
setkey( dt.season, from, to )
head(dt.season,6)
# from to season
# 1: 1999-02-01 1999-04-30 spring-1999
# 2: 1999-05-01 1999-07-31 summer-1999
# 3: 1999-08-01 1999-10-31 autumn-1999
# 4: 1999-11-01 2000-01-31 winter-1999
# 5: 2000-02-01 2000-04-30 spring-2000
# 6: 2000-05-01 2000-07-31 summer-2000
并执行加入
#set dt$date as dates
dt[, date := as.Date(date, format = "%m/%d/%Y")]
#create dummy variables to join on
dt[, `:=`( from = date, to = date)]
#create an overlap join, and clean the dummies used for the join
foverlaps( dt, dt.season)[, `:=`(from = NULL, to = NULL, i.from = NULL, i.to = NULL)][]
# season date species year month day abundance temp
# 1: autumn-2005 2005-09-03 A 2005 9 3 3 19
# 2: autumn-2005 2005-09-15 B 2005 9 15 30 16
# 3: autumn-2005 2005-10-04 A 2005 10 4 24 12
# 4: winter-2005 2005-11-06 A 2005 11 6 32 14
# 5: winter-2005 2005-12-08 A 2005 12 8 15 13
# 6: winter-2004 2005-01-03 A 2006 1 3 64 19
# 7: winter-2005 2006-01-04 B 2006 1 4 2 13
# 8: spring-2006 2006-02-10 A 2006 2 10 56 12
# 9: spring-2006 2006-02-08 A 2006 1 3 34 19
# 10: spring-2006 2006-03-09 A 2006 1 3 64 19
您现在可以通过season
答案 2 :(得分：1)
我认为最简单的方法是考虑2006年冬季包括2006年11月，2006年12月和2007年1月，您可以添加一列winterid <- ifelse(data$month %in% c(11,12), data$year, ifelse(data$month == 1, data$year-1, "notwinter"))。
现在，您可以在连续的冬季子集中。根据您的符号进行适应。