Как я могу применить "sapply" в R с несколькими кодами в одной функции?

Question

Я новый R пользователь. У меня простой sapply пример функции для расчета mean а также sd для разделенного фрейма данных. Мои данные содержат полчаса скорости ветра с направлением. Я хочу знать ежедневное распределение Вейбулла для моего исследования в течение 13 лет. Вот почему мой набор данных разделен по времени.

Мои данные выглядят так:

    Time             windspeed direction    Date            day_index
1   24/07/2000 13:00    31       310    2000-07-24 13:00:00 2000_206
2   24/07/2000 13:30    41       320    2000-07-24 13:30:00 2000_206
3   24/07/2000 14:30    37       290    2000-07-24 14:30:00 2000_206
4   24/07/2000 15:00    30       300    2000-07-24 15:00:00 2000_206
5   24/07/2000 15:30    24       320    2000-07-24 15:30:00 2000_206
6   24/07/2000 16:00    22       330    2000-07-24 16:00:00 2000_206
7   24/07/2000 16:30    37       270    2000-07-24 16:30:00 2000_206  

Пример кода R, который у меня есть для разбивки на несколько дней:

my.summary <- sapply(split(ballarat_alldata[1:200, ],
                           ballarat_alldata$day_index[1:200]),
                     function(x) {
                         return(c(my.mean=mean(x$windspeed),
                                  my.sd=sd(x$windspeed)))
                     })

Код распределения Вейбулла для расчета параметров формы и масштаба:

set1 <- createSet(height=10,
                  v.avg=ballarat_alldata[,2],
                  dir.avg=ballarat_alldata[,3])
time_ballarat <- strptime(ballarat_alldata[,1], "%d/%m/%Y %H:%M")
ballarat <- createMast(time.stamp=time_ballarat, set1)
ballarat <- clean(mast=ballarat)
ballarat.wb <- weibull(mast=ballarat, v.set=1, print=FALSE)

Как я могу объединить эти два набора R коды для расчета параметров Weibull каждый день и хранить в матрице?

Я пробовал много способов, но это не сработало.
Если эти два набора R коды должны быть объединены, я должен изменить скорость ветра и диапазон направления в set1 <- createSet(height=10, v.avg=ballarat_alldata[,2], dir.avg=ballarat_alldata[,3]) тоже?

Answer 1

Кажется, что у вас есть две отдельные проблемы: 1) агрегирование ваших данных 2) вычисление параметров Вейбулла. По первому вопросу могу порекомендовать что-то вроде:

library(plyr)
Wind <- ddply(Wind, .(as.Date(Date)), transform, 
Wind.mean = mean(windspeed), Wind.sd = sd(windspeed))
#       windspeed direction      Date2    Time2 day_index Wind.mean  Wind.sd
#       1        31       310 2000-07-24 13:00:00  2000_206  36.33333 5.033223
#       2        41       320 2000-07-24 13:30:00  2000_206  36.33333 5.033223
#       3        37       290 2000-07-24 14:30:00  2000_206  36.33333 5.033223
#       4        30       300 2000-07-25 15:00:00  2000_206  28.25000 6.751543
#       5        24       320 2000-07-25 15:30:00  2000_206  28.25000 6.751543
#       6        22       330 2000-07-25 16:00:00  2000_206  28.25000 6.751543
#       7        37       270 2000-07-25 16:30:00  2000_206  28.25000 6.751543

Если вы дадите мне немного больше подсказок о том, как вы рассчитываете параметры, вы также можете использовать summarise от plyr библиотека, что-то вроде

ddply(Wind, .(Date2), summarise, rweibull(# I'm not sure what goes here

Надеюсь это поможет.