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我有以下两个数据框:
Date <- seq(as.Date("2013/1/1"), by = "day", length.out = 46)
x <-data.frame(Date)
x$discharge <- c("1000","1100","1200","1300","1400","1200","1300","1300","1200","1100","1200","1200","1100","1400","1200","1100","1400","1000","1100","1200","1300","1400","1200","1300","1300","1200","1100","1200","1200","1100","1400","1200","1100","1400","1000","1100","1200","1300","1400","1200","1300","1300","1200","1100","1200","1200")
x$discharge <- as.numeric(x$discharge)
和
Date_from <- c("2013-01-01","2013-01-15","2013-01-21","2013-02-10")
Date_to <- c("2013-01-07","2013-01-20","2013-01-25","2013-02-15")
y <- data.frame(Date_from,Date_to)
y$concentration <- c("1.5","2.5","1.5","3.5")
y$Date_from <- as.Date(y$Date_from)
y$Date_to <- as.Date(y$Date_to)
y$concentration <- as.numeric(y$concentration)
我正在尝试根据日期范围 Date_from< 计算数据框
到数据框 y
中每一行的数据框 x
中的每日排放量的平均排放量y
中的 Date_to
。请注意,在 2013-01-08 到 2013-01-14 和 2013-01-26 到 2013-02-09 之间,数据帧 y
中的测量值存在差距。这个差距是由于在这段时间内没有进行任何测量。这个差距让我很头疼,因为我使用以下代码计算 y
中每个日期范围的平均排放量:
rng <- cut(x$Date, breaks=c(y$Date_from, max(y$Date_to),
include.lowest=T))
range<-cbind(x,rng)
discharge<-aggregate(cbind(mean=x$discharge)~rng, FUN=mean)
但是,如果您检查数据框 range
中的范围,则 2013-01-01 到 2013-01-07 的范围会扩展到 2013-01-14,但我只需要它2013-01-07,然后在下一个范围从 2013-01-15 开始之前休息。
最佳答案
你可以试试 tidyverse
。
library(tidyverse)
y %>%
split(seq_along(1:nrow(.))) %>%
map(~filter(x, between(Date, .$Date_from, .$Date_to)) %>%
summarise(Mean=mean(discharge))) %>%
bind_rows() %>%
bind_cols(y,.)
Date_from Date_to concentration Mean
1 2013-01-01 2013-01-07 1.5 1214.286
2 2013-01-15 2013-01-20 2.5 1166.667
3 2013-01-21 2013-01-25 1.5 1300.000
4 2013-02-10 2013-02-15 3.5 1216.667
仅使用此代码,您就可以看到值和组。
y %>%
split(seq_along(1:nrow(.))) %>%
map(~filter(x, between(Date, .$Date_from, .$Date_to)))
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