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zooリスト オブジェクトを変換してから、オブジェクトに適用rollapplyしたいと考えていzooます。以下に簡単な例を示します (UNIX を使用して、90,000 個のそのようなファイルを処理する必要があります:))。リストに 2 つのデータフレームがあるとします。

1)各データフレームの日付を次の形式に変換したいと思います。

dates <- as.Date(paste0(mylist$year, "-", mylist$month, "-", mylist$day), format="%Y-%m-%d")

z <- zoo(mylist, order.by=mylist[,1])

これができることは理解lapplyしていますが、成功しませんでした。

オブジェクトを取得したらzoo、次を使用したいと思いますrollapply。

library(hydroTSM)#for daily2annual function but aggregate can do 

    x.3max <- rollapply(data=zooobject, width=3, FUN=sum, fill=NA, partial= TRUE,
                         align="center")
    # Maximum value per year of 3-day total rainfall for each one of the simulations
    z.3max.annual <- daily2annual(z.3max,  FUN=max,na.rm=TRUE)#dates=1

上記のコードが行うことは、zooobject のデータフレームの各列に 3 日間のウィンドウを配置し、値を合計することです。その、3日間の合計の年間最大値が抽出されます。

      mylist<- list(a,a)
mylist<-lapply(mylist, function(x) x[x[["Month"]] %in% c(12,1,2),])# extract data for DJF for individual sites


    library(zoo)
       a= structure(list(Year = c(1975L, 1975L, 1975L, 1975L, 1975L, 1975L
), Month = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), Site = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "G100", class = "factor"), Day = 1:6, 
    sim01 = c(28.49, 29.04, 27.62, 28.43, 28.69, 29.16), sim02 = c(29.49, 
    30.04, 28.62, 29.43, 29.69, 30.16), sim03 = c(30.49, 31.04, 
    29.62, 30.43, 30.69, 31.16), sim04 = c(31.49, 32.04, 30.62, 
    31.43, 31.69, 32.16), sim05 = c(32.49, 33.04, 31.62, 32.43, 
    32.69, 33.16), sim06 = c(33.49, 34.04, 32.62, 33.43, 33.69, 
    34.16), sim07 = c(34.49, 35.04, 33.62, 34.43, 34.69, 35.16
    ), sim08 = c(35.49, 36.04, 34.62, 35.43, 35.69, 36.16), sim09 = c(36.49, 
    37.04, 35.62, 36.43, 36.69, 37.16), sim10 = c(37.49, 38.04, 
    36.62, 37.43, 37.69, 38.16), sim11 = c(38.49, 39.04, 37.62, 
    38.43, 38.69, 39.16), sim12 = c(39.49, 40.04, 38.62, 39.43, 
    39.69, 40.16), sim13 = c(40.49, 41.04, 39.62, 40.43, 40.69, 
    41.16), sim14 = c(41.49, 42.04, 40.62, 41.43, 41.69, 42.16
    ), sim15 = c(42.49, 43.04, 41.62, 42.43, 42.69, 43.16), sim16 = c(43.49, 
    44.04, 42.62, 43.43, 43.69, 44.16), sim17 = c(44.49, 45.04, 
    43.62, 44.43, 44.69, 45.16), sim18 = c(45.49, 46.04, 44.62, 
    45.43, 45.69, 46.16), sim19 = c(46.49, 47.04, 45.62, 46.43, 
    46.69, 47.16), sim20 = c(47.49, 48.04, 46.62, 47.43, 47.69, 
    48.16)), .Names = c("Year", "Month", "Site", "Day", "sim01", 
"sim02", "sim03", "sim04", "sim05", "sim06", "sim07", "sim08", 
"sim09", "sim10", "sim11", "sim12", "sim13", "sim14", "sim15", 
"sim16", "sim17", "sim18", "sim19", "sim20"), row.names = c(NA, 
6L), class = "data.frame")

出力は次のようになります。

Year Site Sim01... 
1975 G100 ...
1976 G100 ...
1977 G100 ...

月 c(12,1,2) の値のみが必要です。

4

2 に答える 2

1

これにより、zoo オブジェクトのリスト が生成され、リストの各コンポーネントLzに対して実行され、 が得られます。最後に、各列の を取得して年を集計します。rollapplyL2L3max

library(zoo)

mylist <- list(a, a) # a is given at bottom of question

Lz <- lapply(mylist, read.zoo, index = 1:3, format = "%Y %m %d")
L2 <- lapply(Lz, rollapply, 3, sum, partial = TRUE)
L3 <- lapply(L2, function(z) aggregate(z, as.numeric(format(time(z), "%Y")), max))

与える:

> L3

[[1]]
     sim01 sim02 sim03 sim04 sim05  sim06  sim07  sim08  sim09  sim10  sim11
1975 86.28 89.28 92.28 95.28 98.28 101.28 104.28 107.28 110.28 113.28 116.28
      sim12  sim13  sim14  sim15  sim16  sim17  sim18  sim19  sim20
1975 119.28 122.28 125.28 128.28 131.28 134.28 137.28 140.28 143.28

[[2]]
     sim01 sim02 sim03 sim04 sim05  sim06  sim07  sim08  sim09  sim10  sim11
1975 86.28 89.28 92.28 95.28 98.28 101.28 104.28 107.28 110.28 113.28 116.28
      sim12  sim13  sim14  sim15  sim16  sim17  sim18  sim19  sim20
1975 119.28 122.28 125.28 128.28 131.28 134.28 137.28 140.28 143.28
于 2015-03-04T22:50:27.110 に答える
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解決済み

lst1 <- lapply(list.files(pattern=".csv"),function(x) read.table(x,header=TRUE,sep="")) # read all files and data and replace -999.9 with NA

lst2<-lapply(lst1, function(x) x[x[["Month"]] %in% c(6,7,8),])#c(6,7,8) extract data for DJF for individual sites
names(lst2)<-list.files(pattern=".csv")
lapply(lst2,tail,4)
lst3<-lapply(lst2, function(x) x[!(names(x) %in% c("Site"))])
Lz <- lapply(lst3, read.zoo, index = 1:3, format = "%Y %m %d")

L2 <- lapply(Lz, rollapply, 3, sum, partial = TRUE)
L3 <- lapply(L2, function(z) aggregate(z, as.numeric(format(time(z), "%Y")), max))

mapply(
  write.table,
  x=L3, file=paste(names(L3), "csv", sep="."),
  MoreArgs=list(row.names=FALSE, sep=",")
) # write files to folder keeping the list names as file names
于 2015-03-05T03:19:57.213 に答える