Question

我的数据框如下所示：

 str(Rainfall_Complete)
'data.frame':   8221 obs. of  18 variables:
 $ Date          : Date, format: "1985-04-29" "1985-04-30" "1985-05-01" ...
 $ Month         : Ord.factor w/ 12 levels "Jan"<"Feb"<"Mar"<..:
 $ Season        : Factor w/ 4 levels "Monsoon","PostMonsoon",..:.
 $ Year          : chr  "1985" "1985" "1985" "1985" ...
 $ Stn A         : num  0 8.8 0 15 26.2 0 2.5 0 0 0 ...
 $ Stn B         : num  0 0 26 11 13.8 20 0.26 0 0 0 ...
 $ Stn C         : num  0.1 0 0 0 13.5 27 16 5 0 0 …

我想将上述每日时间序列转换为每月时间序列我希望我的数据看起来像这样

Year  Month StnA   StnB   StnC……..

1985   Jan   150    100   120

1985   Feb   120     98    58

….

2010   Jan   200    100    87

2010   Feb   140    145    120

我尝试了以下方法，但是它仅适用于单变量系列

library(dplyr)
Monthly_rainfall <- Rainfall_Complete %>% group_by(Year,Month)%>% summarise()

任何帮助将不胜感激

Answer 1

您的尝试使用dplyr，但是问题被标记为xts和lubridate，因此这是使用带有reprex的软件包的解决方案。

library(lubridate)
library(xts)

## Create some basic data
ans6 <- xts(anscombe[, 1:6], order.by = as.Date("2018-01-28") + 1:nrow(anscombe))

## Summary by month
mon6 <- apply.monthly(ans6, FUN = mean)

## Re-format
df6 <- as.data.frame(mon6)
df6$year <- year(rownames(df6))
df6$month <- month(rownames(df6), label = TRUE)

df6
## x1       x2       x3    x4       y1       y2 year month
## 2018-01-31 10.33333 10.33333 10.33333 8.000 7.523333 8.673333 2018   Jan
## 2018-02-08  8.50000  8.50000  8.50000 9.375 7.492500 7.061250 2018   Feb

如何将30年期间的每日数据转换为多元系列的每月数据？

1 个答案: