Агрегировать df на основе столбцов и результатов группы

Я пытаюсь сделать следующее, мой набор данных выглядит следующим образом: он содержит дату в формате POSIXct, ежечасную скорость ветра и почасовое направление ветра (df называется wind_DNSeason). Моя цель - получить частотные показатели скорости ветра по шкале Бофорта в зависимости от времени года и дневного света.

  date                     wspd_havg10m_kn avg_wdir
1 2013-12-06 00:25:00        9.835853       50
2 2013-12-06 01:25:00       10.506479       56
3 2013-12-06 02:25:00       11.847732       55
4 2013-12-06 03:25:00        8.494600       53
5 2013-12-06 04:25:00       13.188985       47
6 2013-12-06 05:25:00       13.188985       60

Добавление сезона по дате:

wind_DNSeason$season<-time2season(wind_DNSeason$date, out.fmt="seasons", type="default")

Затем я обрезаю данные на дневное и ночное время, используя пакет openair:

wind_DNSeason$daylight <- cutData(wind, type = "daylight", local.hour.offset = -8, latitude = 54.312519, longitude = -130.305405, local.tz= "Canada/Pacific")

Мне известно о агрегате функций, но я сомневаюсь, что использую его правильно:

aggregate(wspd_havg10m_kn ~ season + daylight, wind_DNSeason, length)

Это дает мне количество случаев, но это не то, что я хочу. Я пытаюсь сделать слишком много за один шаг?

Я должен был бы знать группировку происходящих скоростей ветра (см. Разрывы ниже) за сезон, разделенный на день и ночь. Как я хотел бы создавать барплоты с разными частотами. перерывы =c(0,1,3,6,10,16, 21, 27, 33, 40, 47)

Могу ли я получить что-то, что будет выглядеть как-то так, из чего я мог бы легко рассчитать проценты для построения графика в столбцах:

  season  daylight            total_count  wspd<=1 wspd>1,<=3 wspd>3,<=6 etc

1 autumm  daylight             854            151      34         56   
2 spring  daylight            2580            456      56         98
3 summer  daylight            1722            34       344        09
4 winter  daylight             852            545      55         55
5 autumm nighttime            1030            55        6         777
6 spring nighttime            1825            89       89         344
7 summer nighttime             827            344      55         66
8 winter nighttime            1533            34       66         777

есть идеи? Спасибо за любую помощь!

Я пытался использовать dplyr, и я думаю, что я очень близок, но почему-то это не правильно складывает частоты. Вот как я применил предложенный код:

a<-wind_DNSeason %>% group_by(season,daylight) %>% 
  mutate(count=n(),"wspd<=1" = sum(wspd_havg10m_kn<=1),
     "wspd>1,<=3" = sum(wspd_havg10m_kn > 1 & wspd_havg10m_kn <= 3, na.rm=TRUE), 
     "wspd>3,<=6" = sum(wspd_havg10m_kn > 3 & wspd_havg10m_kn <= 6,na.rm=TRUE),
     "wspd>6,<=10" = sum(wspd_havg10m_kn > 6 & wspd_havg10m_kn <= 10,na.rm=TRUE),
     "wspd>10,<=16" = sum(wspd_havg10m_kn > 10 & wspd_havg10m_kn <= 16,na.rm=TRUE),
     "wspd>16,<=21" = sum(wspd_havg10m_kn > 16 & wspd_havg10m_kn <= 21,na.rm=TRUE),
     "wspd>21,<=27" = sum(wspd_havg10m_kn > 21 & wspd_havg10m_kn <= 27,na.rm=TRUE),
     "wspd>27,<=33" = sum(wspd_havg10m_kn > 27 & wspd_havg10m_kn <= 33,na.rm=TRUE),
     "wspd>33,<=40" = sum(wspd_havg10m_kn > 33 & wspd_havg10m_kn <= 40,na.rm=TRUE),
     "wspd>40,<=47" = sum(wspd_havg10m_kn > 33 & wspd_havg10m_kn <= 47,na.rm=TRUE))

И результат выглядит следующим образом: я выбрал несколько уникальных строк, так как они дублируют его на всем протяжении df (например, для зимнего дня и ночи):

date    wspd_havg10m_kn avg_wdir    daylight    season  count   wspd<=1 wspd>1,<=3  wspd>3,<=6  wspd>6,<=10 wspd>10,<=16    wspd>16,<=21    wspd>21,<=27    wspd>27,<=33    wspd>33,<=40    wspd>40,<=47
1   2013-12-06 00:25:00 9.8358531   50  nighttime   winter  2751    NA  59  185 315 551 260 106 47  6   6
2   2013-12-06 12:25:00 7.3768898   57  daylight    winter  1449    NA  13  73  251 322 133 46  13  0   0

Разве частоты разных групп не должны составлять общий счет? Общее значение df содержит 13368 временных шагов, если я сложу частоты для каждой группы, то получу только 11165. Нет скорости ветра больше, чем самая большая группа. Что мне не хватает?

Источник

2 ответа

Решение

Вот dplyr решение:

library(dplyr)
wind_DNSeason %>% group_by(season,daylight) %>% 
    summarise(count=n(),"wspd<=1" = sum(wspd_havg10m_kn<=1),
           "wspd>1,<=3" = sum(wspd_havg10m_kn > 1 & wspd_havg10m_kn <= 3),
           "wspd>3,<=6" = sum(wspd_havg10m_kn > 3 & wspd_havg10m_kn <= 6)
    )

Вы можете добавить столько столбцов для значений силы ветра, сколько хотите, заполнив названия и требования.

Источник

Вы упоминаете plyr в ваших комментариях, так что вы можете сделать это с:

library("plyr")

ddply(wind_DNSeason, .(season, daylight), summarize, n = length(wspd_havg10m_kn),
     "wspd<=1" = sum(wspd_havg10m_kn <= 1))

Кроме того, если вы хотите автоматизировать создание этих вычисленных значений, вы можете сделать:

calc = function(x) {
   cuts = c(1, 3, 6, 10)
   res = data.frame(n = nrow(x))
   for(i in 1:(length(cuts) - 1)) {
       nm = sprintf("wspd>%d, <=%d", cuts[i], cuts[i + 1])
       val = sum(x$wspd_havg10m_kn > cuts[i] & x$wspd_havg10m_kn < cuts[i + 1], na.rm = T)
       res[, nm] = val
   }
   return(res)
}

ddply(wind_DNSeason, .(season, daylight), "calc")
Источник
Другие вопросы по тегам