Question

我有动物园对象，如：

头（OBS）

      Index pp
1932-01-01  0
1932-01-02  0.2
1932-01-03  0

我希望将索引拆分为3列（单独列中的年，月和日），以便我可以使用ddply每月进行一些分析。

我不知道它是否有任何区别，但我的日期是使用以下方式创建的：

dates <- as.Date(CET[,1], "%d-%m-%Y")
obs <- xts(CET[,2], dates)

其中CET是原始文件，第1列中的日期和第2列中的pp。

感谢您的帮助！

Answer 1

1）列。我们可以使用lubridate的year / month / day或chron的month.day.year：

1a）列通过lubridate

library(zoo)
z <- zoo(1:1000, as.Date("1932-01-01") + 0:999)

library(lubridate)
tt <- time(z)
zz <- cbind(z, year = year(tt), month = month(tt), day = day(tt))

1b）列通过chron

library(zoo)
z <- zoo(1:1000, as.Date("1932-01-01") + 0:999)

library(chron)
zz <- with(month.day.year(time(z)), zoo(cbind(z, day, month, year)))

2）汇总。但是，我们并不需要首先创建列。我们可以直接使用aggregate.zoo使用原始动物园对象z，使用lubridate或chron，或者只使用动物园中的yearmon，具体取决于您想要做什么：

2a）使用lubridate进行聚合

library(zoo)
z <- zoo(1:1000, as.Date("1932-01-01") + 0:999)

library(lubridate)
aggregate(z, day, mean)
aggregate(z, month, mean)
aggregate(z, year, mean)

2b）使用chron聚合

library(zoo)
z <- zoo(1:1000, as.Date("1932-01-01") + 0:999)

library(chron)
mdy <- month.day.year(time(z))

aggregate(z, mdy$day, mean)
aggregate(z, mdy$month, mean)
aggregate(z, mdy$year, mean)

# or
ct <- as.chron(time(z))

aggregate(z, days(ct), mean)
aggregate(z, months(ct), mean)
aggregate(z, years(ct), mean)

# days(ct) and years(ct) can actually
# be shortened to just days and years within the above context
# (and that would work for months too except they would be out of order)
aggregate(z, days, mean)
aggregate(z, years, mean)

2c）使用yearmon聚合

如果我们希望总结每年/每月，而不是将所有一月份的所有月份，所有二月份一起等等，那么我们既不需要chron也不需要rubridate，而是可以使用zoo yearmon：

library(zoo)
z <- zoo(1:1000, as.Date("1932-01-01") + 0:999)

aggregate(z, yearmon, mean)

Answer 2

dtstr <- as.character( index(CET))

CET$yr <- sapply(strsplit(dtstr, "-") , "[", 1)
CET$mon <- sapply(strsplit(dtstr, "-") , "[", 2)
CET$dt <- sapply(strsplit(dtstr, "-") , "[", 3)

Answer 3

您可以尝试：

CET$year <- format(CET[,1], "%Y") # year
CET$month <- format(CET[,1], "%m") # month
CET$day <- format(CET[,1], "%d") # day

Answer 4

require(lubridate)
maindata1 <- cbind(maindata1, day=day(maindata1$Date), month=month(maindata1$date), year=year(maindata1$date))

将日期分为年，月和日的不同列

4 个答案: