毎日の値から月平均を計算しようとしています。私のデータには欠損値が多すぎるので、それらを NA 値で埋めたいと思っています。たとえば、これは望ましい出力です。
"MM","YY","RR"
10,1961,NA
10,1962,NA
10,1963,NA
10,1964,NA
10,1965,NA
10,1966,NA
10,1967,NA
10,1968,NA
10,1969,NA
10,1970,NA
10,1971,14.8290322580645
10,1972,5.92903225806452
10,1973,7.10645161290323
10,1974,9.25806451612903
10,1975,6.13225806451613
10,1976,NA
10,1977,NA
10,1978,NA
10,1979,11.358064516129
10,1980,NA
10,1981,20.8354838709677
10,1982,NA
10,1983,NA
10,1984,7.4741935483871
10,1985,NA
10,1986,NA
10,1987,NA
10,1988,NA
10,1989,NA
10,1990,NA
10,1991,NA
10,1992,NA
10,1993,NA
10,1994,NA
10,1995,NA
10,1996,NA
10,1997,NA
10,1998,NA
10,1999,NA
10,2000,NA
10,2001,12.2548387096774
10,2002,7.19354838709677
10,2003,4.34193548387097
10,2004,8.09354838709677
10,2005,10.3354838709677
10,2006,5.49677419354839
10,2007,9.58709677419355
10,2008,NA
10,2009,NA
10,2010,17.4548387096774
テスト データは、次のリンクからダウンロードできます: Link to Data
集計関数を使用して平均を計算しています
以下は私のスクリプトです：
library(plyr)
dat<- read.csv("test.csv",header=TRUE,sep=",")
dat[dat == -999]<- NA
dat[dat == -888]<- 0
monthly_mean<-aggregate(RR ~ MM + YY,dat,mean)
#Filter August Only
oct<-monthly_mean[which(monthly_mean$MM == 10),]
dat2 <- as.data.frame(oct)
#monthly_mean <- ddply(dat,.(MM, DD), sumaprise, mean_r =
mean(RR,na.rm=TRUE))
write.table(dat2,file="test_oct.csv",sep=",",col.names=T,row.names=F, na="NA")
問題:
[1] このスクリプトを実行すると、欠落している年も削除されます。
Rでこれを正しく行う方法についての提案をいただければ幸いです。