for(i in 2013:2018){ #i=2009 one=subset(d,Year==i) #one <- d one$jicha <- ifelse(one$TEM_Min<=6.5,6.5-one$TEM_Min,0) one$pan_1 <- ifelse(one$TEM_Min<=6.5,"低温","无") one$cut <- cumsum(one$pan_1!=c("NONE",one$pan_1[-nrow(one)])) di <- subset(one,pan_1=="低温") if(nrow(di)==0){ one_diwen=data.frame(Year=i,diwenpei=0) }else{ do <- ddply(di,"cut",summarise,jiwen=sum(jicha),tian=sum(cut>0)) dong <- subset(do,tian>=2) if(nrow(dong)==0){ one_diwen=data.frame(Year=i,diwenpei=0) }else{ dong$cut <- cut(dong$jiwen,c(0,15,25,35,Inf),right = F) for (x in 1:nrow(dong)) { dong$dong_pei[x] <- switch(as.integer(dong$cut[x]), (dong$jiwen[x]-0)*0.04+2, (dong$jiwen[x]-15)*0.3+2.6, (dong$jiwen[x]-25)*1+5.6, (dong$jiwen[x]-35)*3+15.6) } } one_diwen=data.frame(Year=i,diwenpei=max(dong$dong_pei)) } diwen <- rbind(diwen,one_diwen) }这段代码什么意思
时间: 2024-04-03 20:33:21 浏览: 15
这段代码是一个用 R 语言编写的数据处理代码,主要目的是根据给定的数据集 d,计算每年的低温指数。代码实现的具体过程如下:
1. 对于给定的年份范围(2013~2018),依次进行以下操作:
2. 从数据集 d 中选取当前年份的数据 one;
3. 根据最低温度(TEM_Min)是否小于等于6.5℃,为数据集 one 新增一列 jicha 和 pan_1,分别表示当前温度与6.5℃之间的差距和当前天气是否为低温;
4. 计算当前年份中连续出现低温天气的天数,将结果存储在变量 cut 中;
5. 从数据集 one 中筛选出低温天气的子集 di;
6. 如果当前年份没有低温天气,则将当前年份的低温指数设置为0,否则进行以下操作:
7. 对 di 按照 cut 进行分组,计算每组的平均 jicha 和包含的天数 tian,将结果存储在变量 do 中;
8. 从数据集 do 中筛选出包含至少2天的组 dong;
9. 对 dong 中的每一行进行如下操作:
- 根据 jiwen 的值将当前行分到不同的区间中;
- 根据分到的区间计算当前行的低温指数,将结果存储在 dong_pei 中;
10. 将所有 dong_pei 的最大值作为当前年份的低温指数,并将结果存储在变量 one_diwen 中;
11. 将 one_diwen 添加到 diwen 中,表示当前年份的低温指数已经计算完成;
12. 返回所有年份的低温指数结果。
相关问题
for (i in 2013:2022) { one=subset(d,Year==i) di <- one%>%mutate(pan_wen=ifelse(TEM_Min<=6.5,"低温","无"), jicha=ifelse(TEM_Min<=6.5,6.5-TEM_Min,0)) di$cut <- cumsum(di$pan_wen!=c("NONE",di$pan_wen[-nrow(di)])) di_tian <- ddply(di%>%filter(pan_wen=="低温"),.(Year,cut),summarise, kai = date%>%head(1), guo = date%>%tail(1), tian=table(cut), jiwen=sum(jicha))#%>%filter(tian>=2)#%>%mutate(wen_pei) if(nrow(di_tian)==0){ # diwen_result <- nian diwen_result$diwen_pei[i] <- 0 }else{0}这段代码有什么问题
在给定的代码片段中,有一些语法错误和逻辑问题。以下是修改后的代码:
```R
# 创建一个空的结果数据框
diwen_result <- data.frame(Year = 2013:2022, diwen_pei = 0)
for (i in 2013:2022) {
# 从数据框 d 中筛选出年份为 i 的数据
one <- subset(d, Year == i)
# 使用管道操作对筛选出的数据进行处理
di <- one %>% mutate(
pan_wen = ifelse(TEM_Min <= 6.5, "低温", "无"),
jicha = ifelse(TEM_Min <= 6.5, 6.5 - TEM_Min, 0)
)
# 添加 cut 列,用于标记连续低温天数分组
di$cut <- cumsum(di$pan_wen != c("NONE", di$pan_wen[-nrow(di)]))
# 使用 ddply 函数对筛选出的低温天数数据进行汇总
di_tian <- ddply(di %>% filter(pan_wen == "低温"), .(Year, cut), summarise,
kai = date %>% head(1),
guo = date %>% tail(1),
tian = length(cut),
jiwen = sum(jicha))
if (nrow(di_tian) == 0) {
# 如果没有低温天数数据,将 diwen_pei 设置为0
diwen_result$diwen_pei[diwen_result$Year == i] <- 0
} else {
# 如果有低温天数数据,可以在这里进行进一步处理
# diwen_result$diwen_pei[diwen_result$Year == i] <- ...
}
}
# 打印最终的结果数据框
print(diwen_result)
```
在上述修改后的代码中,我添加了注释来解释每个步骤的作用,并修复了语法错误和逻辑问题。请注意,我在代码中给出了一个示例,如果有低温天数数据,你可以在注释部分进一步处理。请根据你的需求修改代码并添加相应的逻辑。
for(i in 2013:2022){ #i=2009 one=subset(d,Year==i) #one <- d one$jicha <- ifelse(one$TEM_Min<=6.5,6.5-one$TEM_Min,0) one$pan_1 <- ifelse(one$TEM_Min<=6.5,"低温","无") one$cut <- cumsum(one$pan_1!=c("NONE",one$pan_1[-nrow(one)])) di <- subset(one,pan_1=="低温") if(nrow(di)==0){ one_diwen=data.frame(Year=i,diwenpei=0) }else{ do <- ddply(di,"cut",summarise,jiwen=sum(jicha),tian=sum(cut>0)) dong <- subset(do,tian>=2) if(nrow(dong)==0){ one_diwen=data.frame(Year=i,diwenpei=0) }else{ dong$cut <- cut(dong$jiwen,c(0,15,25,35,Inf),right = F) for (x in 1:nrow(dong)) { dong$dong_pei[x] <- switch(as.integer(dong$cut[x]), (dong$jiwen[x]-0)*0.04+2, (dong$jiwen[x]-15)*0.3+2.6, (dong$jiwen[x]-25)*1+5.6, (dong$jiwen[x]-35)*3+15.6) } } one_diwen=data.frame(Year=i,diwenpei=sum(dong$dong_pei)) } diwen <- rbind(diwen,one_diwen) }这段代码是什么意思
这段代码是用来计算2013年到2022年每年的低温指数的。具体来说,代码中的步骤如下:
1. 对于每一年的数据,筛选出温度低于等于6.5摄氏度的数据,并计算每个数据点的低温指数(jicha),并将低温指数小于0的设为0。
2. 对于每个数据点,判断其是否为低温,如果是,则在新的一列(pan_1)中标记为“低温”,否则标记为“无”。
3. 对于每个数据点,使用cumsum函数计算一个新列(cut),表示截止到该数据点,之前有多少个低温天数。
4. 对于每个年份的数据,从所有低温数据中筛选出低温天数大于等于2的连续低温天数段。
5. 对于每个选定的低温天数段,计算其低温指数之和(jiwen)和天数(tian)。
6. 根据低温指数之和(jiwen),将所有低温天数段划分为不同的档次(cut),并计算每个档次的低温指数系数。
7. 对于每个低温天数段,根据低温指数系数(dong_pei)计算其低温指数积分值。
8. 对于每个年份,将所有低温指数积分值相加,得到该年份的低温指数总值(diwenpei)。
9. 将每个年份的低温指数总值存储在一个名为diwen的数据框中。
总之,该段代码是用来计算每年的低温指数,以评估对作物的影响。