r - 根据日期计算不同列的平均值

Question

我的数据集是关于森林火灾和 NDVI 值(范围从 0 到 1 的值，表示表面的绿色程度)。它有一个初始列，表示第一行的森林火灾发生的时间，随后的列表示火灾发生前后不同日期的 NDVI 值。与火灾后的值相比，火灾前的 NDVI 值要高得多。比如:

data1989 <- data.frame("date_fire" = c("1987-01-01", "1987-07-03", "1988-01-01"), 
                       "1986-01-01" = c(0.5, 0.589, 0.66), 
                       "1986-06-03" = c(0.56, 0.447, 0.75), 
                       "1986-10-19" = c(0.8, NA, 0.83),
                       "1987-01-19" = c(0.75, 0.65,0.75), 
                       "1987-06-19" = c(0.1, 0.55,0.811),
                       "1987-10-19" = c(0.15, 0.12, 0.780),
                       "1988-01-19" = c(0.2, 0.22,0.32), 
                       "1988-06-19" = c(0.18, 0.21,0.23),
                       "1988-10-19" = c(0.21, 0.24, 0.250),
                       stringsAsFactors = FALSE) 
> data1989
   date_fire X1986.01.01 X1986.06.03 X1986.10.19 X1987.01.19 X1987.06.19 X1987.10.19 X1988.01.19 X1988.06.19 X1988.10.19
1 1987-01-01       0.500       0.560        0.80        0.75       0.100        0.15        0.20        0.18        0.21
2 1987-07-03       0.589       0.447          NA        0.65       0.550        0.12        0.22        0.21        0.24
3 1988-01-01       0.660       0.750        0.83        0.75       0.811        0.78        0.32        0.23        0.25

我想在森林火灾发生前的新列中计算 NDVI 值的平均值。在第一种情况下，它将是第 2、3、4 和 5 列的平均值。

我需要得到的是:

date_fire    X1986.01.01 X1986.06.03 X1986.10.19 X1987.01.19 X1987.06.19 X1987.10.19 X1988.01.19 X1988.06.19 X1988.10.19 meanPreFire
1 1987-01-01       0.500       0.560        0.80        0.75       0.100        0.15        0.20        0.18        0.21       0.653
2 1987-07-03       0.589       0.447          NA        0.65       0.550        0.12        0.22        0.21        0.24       0.559
3 1988-01-01       0.660       0.750        0.83        0.75       0.811        0.78        0.32        0.23        0.25       0.764

谢谢!

编辑:解决方案

如何调整包含多列的代码以排除:

   data1989 <- data.frame("date_fire" = c("1987-02-01", "1987-07-03", "1988-01-01"), 
                       "type" = c("oak", "pine", "oak"),
                       "meanRainfall" = c(600, 300, 450),
                       "1986.01.01" = c(0.5, 0.589, 0.66), 
                       "1986.06.03" = c(0.56, 0.447, 0.75), 
                       "1986.10.19" = c(0.8, NA, 0.83),
                       "1987.01.19" = c(0.75, 0.65,0.75), 
                       "1987.06.19" = c(0.1, 0.55,0.811),
                       "1987.10.19" = c(0.15, 0.12, 0.780),
                       "1988.01.19" = c(0.2, 0.22,0.32), 
                       "1988.06.19" = c(0.18, 0.21,0.23),
                       "1988.10.19" = c(0.21, 0.24, 0.250),
                       check.names = FALSE,
                       stringsAsFactors = FALSE)

使用:

j1 <- findInterval(as.Date(data1989$date_fire), as.Date(names(data1989)[-(1:3)],format="%Y.%m.%d"))
m1 <- cbind(rep(seq_len(nrow(data1989)), j1), sequence(j1))
data1989$meanPreFire <- tapply(data1989[-(1:3)][m1], m1[,1], FUN = mean, na.rm = TRUE)

> data1989
   date_fire type meanRainfall 1986.01.01 1986.06.03 1986.10.19 1987.01.19 1987.06.19 1987.10.19 1988.01.19 1988.06.19 1988.10.19 meanPreFire
1 1987-02-01  oak          600      0.500      0.560       0.80       0.75      0.100       0.15       0.20       0.18       0.21      0.6525
2 1987-07-03 pine          300      0.589      0.447         NA       0.65      0.550       0.12       0.22       0.21       0.24      0.5590
3 1988-01-01  oak          450      0.660      0.750       0.83       0.75      0.811       0.78       0.32       0.23       0.25      0.7635

Answer 1

将数据 reshape 为长格式并过滤森林火灾前的日期。

library(tidyverse)

data1989 %>%
  pivot_longer(-date_fire, names_to = "date") %>%
  mutate(date_fire = as.Date(date_fire),
         date = as.Date(date, "X%Y.%m.%d")) %>%
  filter(date < date_fire) %>%
  group_by(date_fire) %>%
  summarise(meanPreFire = mean(value, na.rm = T))

# # A tibble: 3 x 2
#   date_fire  meanPreFire
#   <date>           <dbl>
# 1 1987-01-01       0.62 
# 2 1987-07-03       0.559
# 3 1988-01-01       0.764