我正在R中处理由时间和降水量数据组成的数据框(超过3000000个值,每分钟测量一次)
我想提取所有“降水事件”,它们实际上是下雨的所有时刻(dp!= 0,还包括可能下雨的时间,但下一次测量不再“ a”)
我希望所有情节都存储在新的数据框中,并在每列的编号后附加一列。第一场雨-1,第二场-2 ....
“降水事件”的示例:
time <- c("2013-01-01 11:39:00",
"2013-01-01 11:40:00", "2013-01-01 11:41:00",
"2013-01-01 11:42:00","2013-01-01 11:43:00",
"2013-01-01 11:44:00","2013-01-01 11:45:00",
"2013-01-01 11:46:00","2013-01-01 11:47:00",
"2013-01-01 11:48:00","2013-01-01 11:49:00",
"2013-01-01 11:50:00","2013-01-01 11:51:00",
"2013-01-01 11:52:00","2013-01-01 11:53:00")
time <- as.POSIXct(time , origin="1899-12-30",tz="GMT")
p<- c(1.565, 1.565, 1.658, 1.795, 1.795, 1.795, 1.896, 1.896, 2.985, 2.985,
2.985, 2.985, 3.5, 3.7, 3.85)
df <- data.frame(time, p)
dp <- diff(df$p)
df$dp<- c(dp,0)
我使用for循环和(很多)if条件创建了一个函数,希望它能很好地表达我的意图。当前效果不佳-还在寻找原因。
rain.episodes<- function(x) {
a<- 300
episode.number <- 1
rain <- reja.clean[1,] #just for column names
for (i in 1:nrow(x)) {
if (x[i,"dp"] >0) {
rain[i,]<- x[i,]
rain[i, "episode.number"]<- episode.number
a<-0
} else if (x[i,"dp"] ==0 & a<300) {
rain[i,]<- x[i,]
rain[i, "episode.number"]<- episode.number
a<-a+1
} else if (a==301) {
episode.number<-episode.number+1
} else{
a<-a+1
}
}
return(rain)
}
有什么方法可以创建一个函数来帮助我解决该问题,并使其输出与我粘贴的输出相同,但是使用不同(更好)的方法?
我还想知道为什么我的功能无法正常工作。
答案 0 :(得分:0)
这可能有效:
#load libraries
library(dplyr)
library(lubridate)
library(zoo) # for `na.locf`
library(data.table) # for Step 2
第1步:识别多雨/多雨事件:正确/错误
df_new <- df[-1,] %>% #remove the first non-rainy observation to suit `na.locf`**
arrange(time) %>%
# create ind_hour to keep the time when it rained
mutate(ind_hour = ifelse (dp != 0, format(as.POSIXct(time) ,format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"), NA)) %>%
# when it did not rain (i.e. ind_hour is NA), add an extra hour to the last known time when it rained (use na.locf to get the last time when it rained)
mutate(ind_hour_complete = ifelse(is.na(ind_hour), (na.locf(as.POSIXct(ind_hour, format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S", tz="GMT")) + hours(1)), time)) %>%
# if `time` is lower or equal to the `ind_hour_complete`, then we are looking at the same episode
mutate(same_episode = time <= ind_hour_complete) %>%
select(-ind_hour, -ind_hour_complete)
**注意:在以NA
开头的向量中,na.locf
将删除它,并且所得向量的长度为(n-1)
。在这里,结果将上移一行。您可以在不删除df
的第一行的情况下尝试代码,以了解我的意思。如果需要,您可以在末尾添加第一行,其中的ep_number
等于max(df_new$ep_number) + 1
(以确保ep_number
是唯一的)。我已将其完全删除,因为您似乎不需要它(根据您的预期输出)。
步骤2:为已识别的剧集添加索引:ep_number
df_new <- setDT(df_new)[, ep_number:= rleid(same_episode)]