平均每天的数据到数据周报(Averaging daily data into weekly data

2019-07-20 14:34发布

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22 0 0

我想知道如果有一种方法，以每天平均数据为每周数据。 我叫CADaily数据框看起来是这样的： 

      > CADaily[1:10, ]
          Climate_Division       Date      Rain
      885                1 1948-07-01 0.8750000
      892                1 1948-07-02 2.9166667
      894                1 1948-07-03 0.7916667
      895                1 1948-07-04 0.4305556
      898                1 1948-07-05 0.8262061
      901                1 1948-07-06 0.5972222
      904                1 1948-07-17 0.04166667
      905                1 1948-07-18 0.08333333
      907                1 1948-07-20 0.04166667
      909                1 1948-07-22 0.12500000
      910                1 1948-07-21 NA

我的目标是类似于聚合函数找到的日常雨水的平均插入日期（当然）和Climate_Division（范围为1〜7）周雨值的基础。 我在网上搜索，我对面，我是能够使用，但不太标准杆，以我的目标代码来了： 

      apply.weekly(xts(CADaily[,-2], order.by= CADaily[,2]), FUN = mean)

这做什么，我想它做的事，但我的专栏Climate_Division也平均。 我只是想只和秩序这基础上，Climate_Division其次日期以平均雨。 有没有一种方法，我都不可能做到这一点，如下所示： 

      aggregate(CADaily, by =list(CADaily$Climate_Division, CADaily$Date), FUN = mean, na.rm = TRUE)

其中，日期是某种形式的周？ 或者有另一种方式？

编辑：

亲爱的大家，

谢谢您的帮助。 也许使用聚合不走关于这个问题，我本来以为最好的办法。 在输出方面，我想获得这些年来的数据（1948年至1995年）的周平均的降雨。 换句话说，我希望得到一个很好的形式，我可以输入到具有的一周结束之日起的形式的时间序列。 我正在寻找（请记住，有可能存在的NA值）为输出： 

      Climate_Division     Date          Rain
      1                    1948-07-03    1.527778
      1                    1948-07-10    0.6179946
      1                    1948-07-17    0.04166667
      1                    1948-07-24    0.08333333
      ...
      1                    1995-12-23    0.24513245
      1                    1995-12-30    0.12450545

或者是有表达是由代表日期的每周数据的更好的办法？

谢谢您的帮助。

Answer 1:

更新答案

基于在OP对请求更新，我修改了代码在规定每周日（周六）一天的日期汇总数据。 这一次我只用在基地R.可用的功能它忽略NAS（如果只有NAS进行给定End_of_Week-Climate_Division你NaN的，不是一个数字）。 

# Data with another Climate division as example (same daily values and dates)
CADaily <-
structure(list(Climate_Division = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2), Date = structure(c(1L, 2L, 
3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 
8L, 9L, 10L), .Label = c("01/07/1948", "02/07/1948", "03/07/1948", 
"04/07/1948", "05/07/1948", "06/07/1948", "17/07/1948", "18/07/1948", 
"20/07/1948", "22/07/1948"), class = "factor"), Rain = c(0.875, 
2.9166667, 0.7916667, 0.4305556, 0.8262061, 0.5972222, 0.04166667, 
0.08333333, 0.04166667, 0.125, 0.875, 2.9166667, 0.7916667, 0.4305556, 
0.8262061, 0.5972222, 0.04166667, 0.08333333, 0.04166667, 0.125
), week = c(27, 27, 27, 27, 27, 27, 29, 29, 29, 30, 27, 27, 27, 
27, 27, 27, 29, 29, 29, 30)), .Names = c("Climate_Division", 
"Date", "Rain", "week"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

# Coerce to Date class
CADaily$Date <- as.Date(x=CADaily$Date, format='%d/%m/%Y')

# Extract day of the week (Saturday = 6)
CADaily$Week_Day <- as.numeric(format(CADaily$Date, format='%w'))

# Adjust end-of-week date (first saturday from the original Date)
CADaily$End_of_Week <- CADaily$Date + (6 - CADaily$Week_Day)

# Aggregate over week and climate division
aggregate(Rain~End_of_Week+Climate_Division, FUN=mean, data=CADaily, na.rm=TRUE)

# Output
#   End_of_Week Climate_Division       Rain
# 1  1948-07-03                1 1.52777780
# 2  1948-07-10                1 0.61799463
# 3  1948-07-17                1 0.04166667
# 4  1948-07-24                1 0.08333333
# 5  1948-07-03                2 1.52777780
# 6  1948-07-10                2 0.61799463
# 7  1948-07-17                2 0.04166667
# 8  1948-07-24                2 0.08333333

附加操作

此外，使用这个代码可以获取从附加聚合函数的结果，假定结果是每个星期分对同一长度的原子矢量。 

# Aggregate over week and climate division, and show the total number of
# observations per week, the number of observations which represent missing
# values, the average, and the standard deviation.
aggregate(Rain~End_of_Week+Climate_Division, data=CADaily,
          FUN=function(x) c(n=length(x),
                            NAs=sum(is.na(x)),
                            Average=mean(x, na.rm=TRUE),
                            SD=sd(x, na.rm=TRUE)))

# Output. You get NA for the standard deviation if there is only one observation.
#   End_of_Week Climate_Division     Rain.n   Rain.NAs Rain.Average    Rain.SD
# 1  1948-07-03                1 3.00000000 0.00000000   1.52777780 1.20353454
# 2  1948-07-10                1 3.00000000 0.00000000   0.61799463 0.19864151
# 3  1948-07-17                1 1.00000000 0.00000000   0.04166667         NA
# 4  1948-07-24                1 3.00000000 0.00000000   0.08333333 0.04166667
# 5  1948-07-03                2 3.00000000 0.00000000   1.52777780 1.20353454
# 6  1948-07-10                2 3.00000000 0.00000000   0.61799463 0.19864151
# 7  1948-07-17                2 1.00000000 0.00000000   0.04166667         NA
# 8  1948-07-24                2 3.00000000 0.00000000   0.08333333 0.04166667



原来的答案

尝试用lubridate包。 加载它，然后汇总（保持备案为原来的答案，这反映了OP的要求按周聚集的一部分）。 

# Load lubridate package
library(package=lubridate)

# Set Weeks number. Date already of class `Date`
CADaily$Week <- week(CADaily$Date)

# Aggregate over week number and climate division
aggregate(Rain~Week+Climate_Division, FUN=mean, data=CADaily, na.rm=TRUE)

# Output
#   Week Climate_Division       Rain
# 1   27                1 1.07288622
# 2   29                1 0.05555556
# 3   30                1 0.12500000
# 4   27                2 1.07288622
# 5   29                2 0.05555556
# 6   30                2 0.12500000


Answer 2:

xts是伟大的这样的操作。 使用endpoints到子集数据，然后sapply每周对待它。 

CADaily <- read.table(text ='     Climate_Division       Date      Rain
      885                1 1948-07-01 0.8750000
      892                1 1948-07-02 2.9166667
      894                1 1948-07-03 0.7916667
      895                1 1948-07-04 0.4305556
      898                1 1948-07-05 0.8262061
      901                1 1948-07-06 0.5972222
      904                1 1948-07-17 0.04166667
      905                1 1948-07-18 0.08333333
      907                1 1948-07-20 0.04166667
      909                1 1948-07-22 0.12500000',head=T)
dat.xts <- xts(CADaily[,-2], order.by= as.POSIXct(CADaily[,2]))
INDEX <- endpoints(dat.xts, 'weeks')

lapply(1:(length(INDEX) - 1), function(y) {
    y <- dat.xts[(INDEX[y] + 1):INDEX[y + 1]]
    data.frame(y$Climate_Division,mean(y$Rain))

  })

我的结果是本周的列表： 

[[1]]
           Climate_Division mean.y.Rain.
1948-07-01                1     1.168019
1948-07-02                1     1.168019
1948-07-03                1     1.168019
1948-07-04                1     1.168019
1948-07-05                1     1.168019

[[2]]
           Climate_Division mean.y.Rain.
1948-07-06                1    0.5972222

[[3]]
           Climate_Division mean.y.Rain.
1948-07-17                1       0.0625
1948-07-18                1       0.0625

[[4]]
           Climate_Division mean.y.Rain.
1948-07-20                1   0.08333334
1948-07-22                1   0.08333334


Answer 3:

我从我以前的答案原路返回。 我认为这是一个简单得多。

你只需要找到什么是未来的周末时间对于每一行，然后汇总

CADaily <- read.table(text = "Climate_Division       Date      Rain\n1 1948-07-01 0.8750000\n1 1948-07-02 2.9166667\n1 1948-07-03 0.7916667\n1 1948-07-04 0.4305556\n1 1948-07-05 0.8262061\n1 1948-07-06 0.5972222\n1 1948-07-17 0.04166667\n1 1948-07-18 0.08333333\n1 1948-07-20 0.04166667\n1 1948-07-22 0.12500000\n2 1948-07-01 0.8750000\n2 1948-07-02 2.9166667\n2 1948-07-03 0.7916667\n2 1948-07-04 0.4305556\n2 1948-07-05 0.8262061\n2 1948-07-06 0.5972222\n2 1948-07-17 0.04166667\n2 1948-07-18 0.08333333\n2 1948-07-20 0.04166667\n2 1948-07-22 0.12500000", 
    head = T)

CADaily$weekend <- as.POSIXlt(CADaily$Date) + (7 - as.POSIXlt(CADaily$Date)$wday) * 24 * 60 * 60

aggregate(Rain ~ weekend + Climate_Division, data = CADaily, FUN = mean)
##      weekend Climate_Division       Rain
## 1 1948-07-04                1 1.52777780
## 2 1948-07-11                1 0.61799463
## 3 1948-07-18                1 0.04166667
## 4 1948-07-25                1 0.08333333
## 5 1948-07-04                2 1.52777780
## 6 1948-07-11                2 0.61799463
## 7 1948-07-18                2 0.04166667
## 8 1948-07-25                2 0.08333333


文章来源: Averaging daily data into weekly data
标签： r dayofweek
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