r - 使用来自包 `modifiedmk` 的统计信息在 R 中创建汇总表

Question

我正在尝试从 modifiedmk 运行一个函数R中的包。

install.packages('modifiedmk')
library(modifiedmk)

我有一个数据框 data我制作了以下内容:

Station <- c('APT','APT', 'APT','APT', 'APT', 'APT', 'APT','APT', 'APT','APT','APT','APT',
              'AF','AF', 'AF','AF','AF','AF','AF','AF','AF',
             'EL', 'EL', 'EL', 'EL', 'EL', 'EL', 'EL', 'EL', 'EL', 'EL', 'EL', 'EL', 'EL', 'EL', 'EL',
             'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS', 'GFS'
              )
Rainfall <- c(375.3, 263.3, 399.2, 242.6, 847.6, 276.5, 712.8, 366.3, 188.6, 478.4, 539, 682.5,
            520.7, 1337.8, 524, 908.4,748.5,411.8, 772.4,978.5,983,
            732.4, 788.6, 567.1, 576, 931.6, 727.2, 1079.3, 902.8,493.4,  630.7, 784.1,660.2, 531.3, 487.1,798.4,
            1064.1,  590.3, 1011.2, 1037.1,  1398.4, 1153.6,994.1,  1100.2,743.7,637.4, 792.2, 891.9,880.9, 670, 920.2,681.4)
Year <- c('1957','1958','1959','1960','1961','1962','1963','1964','1965','1966','1967','1968',
                  '1960','1961','1962','1963','1964','1965','1966','1967','1968',
                  '1957','1958','1959','1960','1961','1962','1963','1964','1965','1966','1967','1968','1969','1970','1971',
                  '1964','1965','1966','1967','1968','1969','1970','1971','1972','1973','1974','1975','1976','1977','1978','1979')
length(Year)
data<-data.frame(Year, Station, Rainfall)

我有四个 Stations降雨数据作为数据框中的行。我要申请 mmky1lag方法来自 modifiedmk每个包裹 Station数据并在 R 中生成一个包含两列的汇总表:

具有显着趋势的站点百分比，其中 p < 0.05

平均森斜率

例如，我可以运行 mmky1lag使用 mmky1lag(as.vector(data$Rainfall)) 处理所有降雨数据的方法产生

> mmky1lag(as.vector(data$Rainfall))
Corrected Zc  new P-value         N/N*   Original Z  old P.value 
3.332353e+00 8.611480e-04 1.297360e+00 3.795608e+00 1.472822e-04 
         Tau  Sen's slope old.variance new.variance 
3.634992e-01 9.092857e+00 1.605933e+04 2.083474e+04

我对其中两个输出感兴趣:
第 1 列:

# Get percent of stations with significant trends where p < 0.05
mmky1lag(as.vector(data$Rainfall))[2] < 0.05

和第 2 列:

# Make another column that is the mean Sen's slope
mmky1lag(as.vector(data$Rainfall))[7] 

但是，我如何在 data 上应用此方法我得到每个人的结果 Station ?在python中，我会分组 Station然后应用该方法。但我不确定如何在 R 中做到这一点。
然后按站分组后，我想要一个包含上述两列信息的汇总表。

Answer 1

如果您想按组(在本例中为 mmky1lag )将 station 函数应用于数据帧，则需要考虑多种方法。
首先，您可以使用 aggregate :

library(modifiedmk)

mktests <- aggregate(Rainfall ~ Station, data = data, FUN = mmky1lag)

这将采用 Rainfall 组使用 Station 的度量的公式。您的所有结果都将在矩阵中返回，MK 测试参数位于单列中。
另一种方法可能是使用 data.table 包。

library(data.table)

mktests <- as.data.table(data)[, as.list(mmky1lag(Rainfall)), by = Station]

这将从 mmky1lag 中获取结果并放入列表中，然后转换为数据表。选项 by 将允许您通过 Station 执行此操作。
第三种方法可能是使用 dplyr 包。

library(dplyr)

mktests <- data %>%
  group_by(Station) %>%
  group_map(~mmky1lag(.x$Rainfall)) %>%
  setNames(unique(sort(data$Station))) %>%
  bind_rows(.id = "Station")

这使用 group_by 按 Station 分组，然后使用 group_map 将 mmky1lag 函数应用于分组元素。需要 setNames 将 Station 值添加回结果，然后 bind_rows 将结果列表转换为数据帧。
结果(使用 data.table 解决方案)应该如下所示(其他方法应该类似):

R> mktests
   Station Corrected Zc new P-value      N/N* Original Z old P.value        Tau Sen's slope old.variance new.variance
1:     APT    1.2801214   0.2005025 0.4849366  0.8914431   0.3726915  0.2121212    17.32083     212.6667    103.12986
2:      AF    1.2424858   0.2140574 0.5703144  0.9383149   0.3480826  0.2777778    29.73750      92.0000     52.46892
3:      EL   -0.7452428   0.4561249 1.1288325 -0.7917947   0.4284804 -0.1619048    -9.60000     408.3333    460.93994
4:     GFS   -1.3242038   0.1854354 1.4160741 -1.5757881   0.1150746 -0.3000000   -19.65333     493.3333    698.59657

如果你想要 p < .05 的 Station s 的百分比，你可以这样做:

sum(mktests$`new P-value` < .05) / nrow(mktests)

在这种情况下，它为零，因为基于 new P-value ，它们都不重要。
可以计算 Sen's slope 的平均值:

mean(mktests$`Sen's slope`)
4.45125

我不确定您是否预期示例数据会产生不同的结果(正如您建议将结果放入 2 列)。请让我知道这是否是您的想法。