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我正在根据几年每小时数据的数据框(球)制作风速的昼夜循环。我想按季节绘制它们,所以我将我需要的日期子集化并像这样加入它们:
b8 = subset(ball, as.Date(date)>="2008-09-01 00:00:00, GMT" & as.Date(date)<= "2008-11-30 23:00:00, GMT" )
b9 = subset(ball, as.Date(date)>="2009-09-01 00:00:00, GMT" & as.Date(date)<= "2009-11-30 23:00:00, GMT" )
b10 = subset(ball, as.Date(date)>="2010-09-01 00:00:00, GMT" & as.Date(date)<= "2010-11-30 23:00:00, GMT")
ballspr = rbind(b8,b9,b10)
然后我使用这个得到一个昼夜循环:
sprwsdiurnal <- aggregate(ballspr["ws"], format(ballspr["date"],"%H"),summary, na.rm=T)
对于四分之三的季节,这会产生一个具有这种结构的对象:
date ws
1 00 0.200, 1.000, 1.600, 2.021, 2.500, 8.000, 5.000
2 01 0.100, 1.000, 1.600, 1.988, 2.500, 8.600, 1.000
3 02 0.100, 1.000, 1.700, 1.982, 2.600, 8.900, 1.000
...直到 24 小时...
23 22 0.100, 1.200, 1.800, 2.222, 2.950, 9.100, 1.000
24 23 0.100, 1.000, 1.600, 2.072, 2.700, 8.800, 1.000
这就是我想要的,因为箱线图将适用于此:
par( mar = c(5, 5, 2, 2))
boxplot(sprwsdiurnal$ws, col="dodger blue",pch=16,font.lab=2,cex.lab=1.5,cex.axis=2,xlab="Hour",range=0, ylab=quote(Windspeed ~ "(" * m ~ s ^-1 * ")"),xaxt="n",main="Spring")
axis(1, at=seq(1,24, by=1),labels=seq(1,24, by=1),cex.axis=1.5, cex.lab=1.5, font.lab=2)
麻烦的是一季是这样的:
date ws.Min. ws.1st Qu. ws.Median ws.Mean ws.3rd Qu. ws.Max. ws.NA's
1 00 0.000 1.300 2.100 2.539 3.200 10.500 2.000
2 01 0.100 1.275 2.100 2.499 3.200 9.800 2.000
3 02 0.200 1.200 2.000 2.514 3.400 9.000 2.000
...直到 24 小时...
23 22 0.100 1.200 1.950 2.582 3.325 11.900 2.000
24 23 0.100 1.300 2.000 2.585 3.400 11.200 2.000
箱线图不适用于此格式。我无法解释为什么会发生这种情况,因为每个季节的所有代码都是相同的,并且它们是从同一个数据帧中提取的。为什么出来的不一样?任何想法表示赞赏。
编辑:这是数据。我检查了这两个季节,它们仍然提供上面显示的两种不同格式。
https://www.dropbox.com/s/v5kss0bgjyhrtw1/ball.csv
ball=read.csv("ball.csv", header=T)
ball$date = as.POSIXct(strptime(ball$date, format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S", "GMT"))
win9 = subset(ball, as.Date(date)>="2009-06-01 00:00:00, GMT" & as.Date(date)<= "2009-08-31 23:00:00, GMT" )
aut9 = subset(ball, as.Date(date)>="2009-03-01 00:00:00, GMT" & as.Date(date)<= "2009-05-31 23:00:00, GMT" )
spr9 = subset(ball, as.Date(date)>="2009-09-01 00:00:00, GMT" & as.Date(date)<= "2009-11-30 23:00:00, GMT" )
sum9 = subset(ball, as.Date(date)>="2008-12-01 00:00:00, GMT" & as.Date(date)<= "2009-02-28 23:00:00, GMT" )
sprdiurnal <- aggregate(spr9["ws"], format(spr9["date"],"%H"),summary, na.rm=T)
par( mar = c(5, 5, 4, 2))
boxplot(sprdiurnal$ws, col=colours()[109],pch=16,cex.lab=1.5,cex.axis=1.5,xlab="Hour",range=0, ylab=quote(Wind ~ speed ~ "(" * m * "s" ^-1 * ")"),xaxt="n",main="")
axis(1, at=seq(1,24, by=1),labels=seq(1,24, by=1),cex.axis=1.5, cex.lab=1.5)
windiurnal <- aggregate(win9["ws"], format(win9["date"],"%H"),summary, na.rm=T)
par( mar = c(5, 5, 4, 2))
boxplot(windiurnal$ws, col=colours()[109],pch=16,cex.lab=1.5,cex.axis=1.5,xlab="Hour",range=0, ylab=quote(Wind ~ speed ~ "(" * m * "s" ^-1 * ")"),xaxt="n",main="")
axis(1, at=seq(1,24, by=1),labels=seq(1,24, by=1),cex.axis=1.5, cex.lab=1.5)
最佳答案
据我所知,“问题”是您的 aggregate
函数中“sprdiurnal
”的 summary
的结果结果是 R 存储为 matrix
的矩形数据集,而对于其他子集,由于某些时间包含 NA
而其他时间不包含数据集不是矩形,因此 R将摘要存储为 列表
。
我将使用“iris”数据集进行演示,但首先,我还将创建一个具有一个 NA
值的“iris_2”数据集。
iris_2 <- iris
iris_2$Sepal.Length[10] <- NA
让我们比较聚合输出,在这些情况下它只是第二列。您会看到没有缺失值的“iris”数据集返回一个矩形矩阵作为 data.frame
中的第二个“列”。然而,由于我们的 NA
值,“iris_2”数据集被存储为 list
,这正是您想要的目的。
(irisagg <- aggregate(iris["Sepal.Length"], iris["Species"], summary))[[2]]
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# [1,] 4.3 4.800 5.0 5.006 5.2 5.8
# [2,] 4.9 5.600 5.9 5.936 6.3 7.0
# [3,] 4.9 6.225 6.5 6.588 6.9 7.9
(iris_2agg <- aggregate(iris_2["Sepal.Length"], iris_2["Species"], summary))[[2]]
# $`0`
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's
# 4.300 4.800 5.000 5.008 5.200 5.800 1
#
# $`1`
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 4.900 5.600 5.900 5.936 6.300 7.000
#
# $`2`
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 4.900 6.225 6.500 6.588 6.900 7.900
下面是我们如何将其放回列表中。
irisagg$Summary <- unlist(apply(irisagg[[2]], 1, list), recursive = FALSE)
irisagg$Summary
# [[1]]
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 4.300 4.800 5.000 5.006 5.200 5.800
#
# [[2]]
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 4.900 5.600 5.900 5.936 6.300 7.000
#
# [[3]]
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 4.900 6.225 6.500 6.588 6.900 7.900
当然,更直接的方法是使用 simplify
参数进行 aggregate
并执行:
(iris_3agg <- aggregate(iris["Sepal.Length"],
iris["Species"], summary,
simplify = FALSE))[[2]]
# $`0`
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 4.300 4.800 5.000 5.006 5.200 5.800
#
# $`1`
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 4.900 5.600 5.900 5.936 6.300 7.000
#
# $`2`
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 4.900 6.225 6.500 6.588 6.900 7.900
将其应用于您的示例,“sprdiurnal”是给您带来麻烦的子集。单独查看 sprdiurnal$ws
并验证它是一个矩阵。让我们将其转换为列表。
sprdiurnal$ws2 <- unlist(apply(sprdiurnal$ws, 1, list), recursive=FALSE)
现在您可以像处理其他季节一样继续处理 boxplot
。
boxplot(sprdiurnal$ws2, e..t..c...)
或者,使用以下方法重新制作您的 sprdiurnal
对象:
sprdiurnal <- aggregate(spr9["ws"],
format(spr9["date"],"%H"),
summary, na.rm = TRUE,
simplify = FALSE)
然后像以前一样继续。
关于R 聚合使用来自相同数据的子集给出不同结构的结果,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14634633/
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