我正在尝试按每个月内的10天时间段来汇总此每日降雨序列,并计算累积降雨。
library(tidyverse)
(dat <- tibble(
date = seq(as.Date("2016-01-01"), as.Date("2016-12-31"), by=1),
rainfall = rgamma(length(date), shape=2, scale=2)))
因此,我将获得一年中第三组的可变性,例如:一月的第三期间为11天,二月为9天,依此类推。这是我的尝试:
library(lubridate)
dat %>%
group_by(decade=floor_date(date, "10 days")) %>%
summarize(acum_rainfall=sum(rainfall),
days = n())
这是结果输出
# A tibble: 43 x 3
decade acum_rainfall days
<date> <dbl> <int>
1 2016-01-01 48.5 10
2 2016-01-11 39.9 10
3 2016-01-21 36.1 10
4 2016-01-31 1.87 1
5 2016-02-01 50.6 10
6 2016-02-11 32.1 10
7 2016-02-21 22.1 9
8 2016-03-01 45.9 10
9 2016-03-11 30.0 10
10 2016-03-21 42.4 10
# ... with 33 more rows
有人可以帮助我将残差期加到第三个残差期,以便每个月始终获得3个期吗?这将是所需的输出(请注意第3行):
decade acum_rainfall days
<date> <dbl> <int>
1 2016-01-01 48.5 10
2 2016-01-11 39.9 10
3 2016-01-21 37.97 11
4 2016-02-01 50.6 10
5 2016-02-11 32.1 10
6 2016-02-21 22.1 9
答案 0 :(得分:2)
执行此操作的一种方法是使用if_else
将floor_date
应用于date
,具体取决于day(date)
的日值。如果'20 days'
是<30,请使用常规方法,如果> = 30,则使用dat %>%
group_by(decade=if_else(day(date) >= 30,
floor_date(date, "20 days"),
floor_date(date, "10 days"))) %>%
summarize(acum_rainfall=sum(rainfall),
days = n())
# A tibble: 36 x 3
decade acum_rainfall days
<date> <dbl> <int>
1 2016-01-01 38.8 10
2 2016-01-11 38.4 10
3 2016-01-21 43.4 11
4 2016-02-01 34.4 10
5 2016-02-11 34.8 10
6 2016-02-21 25.3 9
7 2016-03-01 39.6 10
8 2016-03-11 53.9 10
9 2016-03-21 38.1 11
10 2016-04-01 36.6 10
# … with 26 more rows
以确保将其舍入到第21天:
"."