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SAS から R に移行しています。日付範囲の気象データを合計する方法を理解するのに助けが必要です。SAS では、日付範囲を取得し、データ ステップを使用して範囲内のすべての日付 (、、、) のレコードを作成しstartdate、enddate天気dateとマージしてから (VAR hdd cdd; CLASS=startdate enddate sum=) を集計して合計します。日付範囲の値。

R コード:

startdate <- c(100,103,107)
enddate <- c(105,104,110)
billperiods <-data.frame(startdate,enddate);

取得するため：

> billperiods
startdate enddate
1       100     105
2       103     104
3       107     110

R コード:

weatherdate <- c(100:103,105:110)
hdd <- c(0,0,4,5,0,0,3,1,9,0)
cdd <- c(4,1,0,0,5,6,0,0,0,10)
weather <- data.frame(weatherdate,hdd,cdd)

取得するため：

> weather
   weatherdate hdd cdd
1          100   0   4
2          101   0   1
3          102   4   0
4          103   5   0
5          105   0   5
6          106   0   6
7          107   3   0
8          108   1   0
9          109   9   0
10         110   0  10

注：weatherdate = 104欠品です。1日天気が良くないかもしれません。

アクセス方法がわかりません:

> billweather
  startdate enddate sumhdd sumcdd
1       100     105      9     10
2       103     104      5      0
3       107     110     13     10

どこは天気の からまでsumhddの 合計 です.hddstartdateenddatedata.frame

何か案は？

4

3 に答える 3

3

IRangesとを使った方法data.tableです。一見、この質問に対して、この答えはやり過ぎのように思えるかもしれません。しかし、一般的に、IRanges間隔を処理するために使用すると便利であることがわかります。

# load packages
require(IRanges)
require(data.table)

# convert data.frames to data.tables
dt1 <- data.table(billperiods)
dt2 <- data.table(weather)

# construct Ranges to get overlaps
ir1 <- IRanges(dt1$startdate, dt1$enddate)
ir2 <- IRanges(dt2$weatherdate, width=1) # start = end

# find Overlaps
olaps <- findOverlaps(ir1, ir2)

# Hits of length 10
# queryLength: 3
# subjectLength: 10
#    queryHits subjectHits 
#     <integer>   <integer> 
#  1          1           1 
#  2          1           2 
#  3          1           3 
#  4          1           4 
#  5          1           5 
#  6          2           4 
#  7          3           7 
#  8          3           8 
#  9          3           9 
#  10         3          10 

# get billweather (final output)
billweather <- cbind(dt1[queryHits(olaps)], 
                dt2[subjectHits(olaps), 
                list(hdd, cdd)])[, list(sumhdd = sum(hdd), 
                sumcdd = sum(cdd)), 
                by=list(startdate, enddate)]

#    startdate enddate sumhdd sumcdd
# 1:       100     105      9     10
# 2:       103     104      5      0
# 3:       107     110     13     10

最後の行のコードの内訳:最初に を使用して構築し、queryHits途中でグループ化し、 の合計との合計を取得します。以下に示すように、線を分けて見ると、理解が容易になります。subjectHitscbinddata.tablestartdate, enddatehddcdd

# split for easier understanding
billweather <- cbind(dt1[queryHits(olaps)], 
            dt2[subjectHits(olaps), 
            list(hdd, cdd)])
billweather <- billweather[, list(sumhdd = sum(hdd), 
            sumcdd = sum(cdd)), 
            by=list(startdate, enddate)]
于 2013-03-25T21:30:15.683 に答える
1 
 cbind(billperiods, t(sapply(apply(billperiods, 1, function(x) 
     weather[weather$weatherdate >= x[1] & 
             weather$weatherdate <= x[2], c("hdd", "cdd")]), colSums)))

  startdate enddate hdd cdd
1       100     105   9  10
2       103     104   5   0
3       107     110  13  10
于 2013-03-25T21:20:26.177 に答える
1 
billweather <- cbind(billperiods, 
                 t(apply(billperiods, 1, function(x) { 
                   colSums(weather[weather[, 1] %in% c(x[1]:x[2]), 2:3])
               })))
于 2013-03-25T21:16:07.627 に答える