R中连续2天及以上日最低气温≤5℃，为一次低温事件，以第一次低温事件出现的日期作为开始日期，每15天一个周期

这个问题需要使用R语言进行处理。首先，我们需要导入气温数据，假设数据已经被存储在一个名为`temperature`的数据框中，其中包含了日期和最低气温两列。

接下来，我们可以使用以下代码计算出每个日期的低温事件是否发生，如果发生则标记为1，否则标记为0：

temperature$event <- ifelse(
  temperature$minimum_temperature <= 5 & 
  dplyr::lag(temperature$minimum_temperature, 1) <= 5,
  0, 1)

接着，我们可以使用以下代码计算出每个低温事件的开始日期，并将它们存储在一个名为`event_start_date`的向量中：

event_start_date <- temperature$date[which(temperature$event == 1)]

最后，我们可以使用以下代码将开始日期按照每15天一个周期进行分组：

event_groups <- cut(event_start_date, breaks = "15 days")

这样，我们就成功地将每个低温事件按照每15天一个周期进行了分组。

相关问题

R中连续2天及以上日最低气温≤5℃，为一次低温事件，以第一次低温事件出现的日期作为开始日期，每15天一个周期，每年

对于这个问题，我们可以在上一个问题的基础上进行稍微的修改。具体地，我们需要根据每个低温事件的发生年份进行分组，以确保每个年份都是独立计算的。

首先，我们可以使用以下代码计算出每个日期的低温事件是否发生，并且增加一个列来表示年份：

library(dplyr)

temperature <- temperature %>%
  mutate(year = lubridate::year(date)) %>%
  mutate(event = ifelse(
    minimum_temperature <= 5 & 
    dplyr::lag(minimum_temperature, 1) <= 5 &
    lubridate::year(date) == lubridate::year(dplyr::lag(date, 1)),
    0, 1))

接下来，我们可以使用以下代码计算出每个低温事件的开始日期，并将它们存储在一个名为`event_start_date`的向量中：

event_start_date <- temperature %>%
  filter(event == 1) %>%
  group_by(year) %>%
  slice(1) %>%
  ungroup() %>%
  select(year, date)

注意到我们使用了`group_by`函数来确保同一年份的低温事件被分在一起，并且使用了`slice(1)`函数来仅保留每个年份的第一个低温事件。

最后，我们可以使用以下代码将开始日期按照每15天一个周期进行分组，并且再次按照年份进行分组：

event_groups <- event_start_date %>%
  mutate(group = cut(date, breaks = "15 days")) %>%
  group_by(year, group) %>%
  summarise(event_count = n())

这样，我们就成功地将每个低温事件按照每15天一个周期进行了分组，并且按照年份进行了分组。最终结果是一个名为`event_groups`的数据框，其中包含了每个年份、每个周期内低温事件的发生次数。

R中连续2天及以上日最低气温≤5℃，为一次低温事件，以第一次低温事件出现的日期作为开始日期，需要把每年从开始日期到这一年结束的数据重新放入一个数据框中

可以使用以下代码实现：

# 假设原始数据框为df，日期列为date，最低气温列为temp
# 首先将日期列转换为日期类型
df$date <- as.Date(df$date)

# 找出所有低温事件的开始日期
start_dates <- df$date[which(diff(as.integer(df$temp <= 5)) == 1) + 1]

# 遍历每个开始日期，将该日期到年末的数据重新放入一个数据框中
new_df <- data.frame()
for (start_date in start_dates) {
  year <- as.integer(format(start_date, "%Y"))
  end_date <- as.Date(paste0(year, "-12-31"))
  tmp_df <- df[df$date >= start_date & df$date <= end_date, ]
  new_df <- rbind(new_df, tmp_df)
}

这段代码先找出所有低温事件的开始日期，然后遍历每个开始日期，将该日期到年末的数据重新放入一个数据框中。注意，这里假设所有数据都是按日期排序的。