两周间隔的总和

Question

假设我每天有一个rain data.frame，如下所示：

df.meteoro = data.frame(Dates = seq(as.Date("2017/1/19"), as.Date("2018/1/18"), "days"),
                     rain = rnorm(length(seq(as.Date("2017/1/19"), as.Date("2018/1/18"), "days"))))

我试图用这段代码总计14天间隔的累积雨量：

library(tidyverse)
library(lubridate)

df.rain <- df.meteoro %>% 
  mutate(TwoWeeks = round_date(df.meteoro$data, "14 days")) %>%
  group_by(TwoWeeks) %>%
  summarise(sum_rain = sum(rain))

问题是它不是在2017-01-19开始，而是在2017-01-15，我期待我的输出日期为：

"2017-02-02" "2017-02-16" "2017-03-02" "2017-03-16" "2017-03-30" "2017-04-13"
"2017-04-27" "2017-05-11" "2017-05-25" "2017-06-08" "2017-06-22" "2017-07-06" "2017-07-20"
"2017-08-03" "2017-08-17" "2017-08-31" "2017-09-14" "2017-09-28" "2017-10-12" "2017-10-26"
"2017-11-09" "2017-11-23" "2017-12-07" "2017-12-21" "2018-01-04" "2018-01-18"

TL; DR我有一年的每日降雨数据框架，并希望总结上面日期的积雨。

请帮忙。

Answer 1

以您显示的方式使用round_date将不会像您期望的那样为您提供14天的时间段。我在此解决方案中采用了不同的方法，并在您的第一个和最后一个日期之间生成了一系列日期，并将这些日期分组为14天，然后将日期加入到您的观察中。

startdate = min(df.meteoro$Dates)
enddate = max(df.meteoro$Dates)
dateseq = 
  data.frame(Dates = seq.Date(startdate, enddate, by = 1)) %>%
  mutate(group = as.numeric(Dates - startdate) %/% 14) %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(starts = min(Dates))


df.rain <- df.meteoro %>% 
  right_join(dateseq) %>%
  group_by(starts) %>%
  summarise(sum_rain = sum(rain))

head(df.rain)

> head(df.rain)
# A tibble: 6 x 2
  starts     sum_rain
  <date>        <dbl>
1 2017-01-19    6.09 
2 2017-02-02    5.55 
3 2017-02-16   -3.40 
4 2017-03-02    2.55 
5 2017-03-16   -0.12
6 2017-03-30    8.95

使用右连接到日期序列是为了确保如果缺少跨越整个时间段的观察日，您仍然会在结果中列出该时间段（尽管在您的情况下，您仍然有完整的日期） 。

Answer 2

自从某个时代（可能是1970-01-01 00:00:00的Unix时代）以来，round_date四舍五入到unit（这里，14天）的最近倍数，这与你的目的不符。

要获得您想要的，您可以执行以下操作：

df.rain = df.meteoro %>%
    mutate(days_since_start = as.numeric(Dates - as.Date("2017/1/18")),
           TwoWeeks = as.Date("2017/1/18") + 14*ceiling(days_since_start/14)) %>%
    group_by(TwoWeeks) %>%
    summarise(sum_rain = sum(rain))

这将days_since_start计算为2017/1/18以来的天数，然后手动舍入到下一个两周的倍数。

Answer 3

假设您要从您指定的日期舍入到最接近的日期，我猜以下内容将起作用

targetDates<-seq(ymd("2017-02-02"),ymd("2018-01-18"),by='14 days')
df.meteoro$Dates=targetDates[sapply(df.meteoro$Dates,function(x) which.min(abs(interval(targetDates,x))))]
sum_rain=ddply(df.meteoro,.(Dates),summarize,sum_rain=sum(rain,na.rm=T))

正如您所看到的，并非所有日期都具有相同数量的观察结果。例如，日期“2017-02-02”具有“2017-01-19”到“2017-02-09”之间的所有记录，这是22条记录。从“2017-02-10”开始，日期四舍五入为“2017-02-16”等。

Answer 4

这可能是一个骗子，但假设每一行/观察是一个单独的日子，那么为什么不是每14行和总和分组。

# Assign interval groups, each 14 rows
df.meteoro$my_group <-rep(1:100, each=14, length.out=nrow(df.meteoro))

# Grab Interval Names
my_interval_names <- df.meteoro %>%
  select(-rain) %>% 
  group_by(my_group) %>% 
  slice(1)

# Summarise
df.meteoro %>% 
  group_by(my_group) %>% 
  summarise(rain = sum(rain)) %>% 
  left_join(., my_interval_names)

#> Joining, by = "my_group"
#> # A tibble: 27 x 3
#>    my_group   rain Dates     
#>       <int>  <dbl> <date>    
#>  1        1  3.86  2017-01-19
#>  2        2 -0.581 2017-02-02
#>  3        3 -0.876 2017-02-16
#>  4        4  1.80  2017-03-02
#>  5        5  3.79  2017-03-16
#>  6        6 -3.50  2017-03-30
#>  7        7  5.31  2017-04-13
#>  8        8  2.57  2017-04-27
#>  9        9 -1.33  2017-05-11
#> 10       10  5.41  2017-05-25
#> # ... with 17 more rows

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