一个数据框,有年份,但非日期格式,另有一列名为wind,这一列为"风", NA, "无","风","风", "风", NA, NA,"无", "无",计算风的连续天数,开始和结束日期,数据框格式
时间: 2023-09-10 13:04:47 浏览: 99
假设数据框名为df,年份列为year,风列为wind,我们可以使用以下代码来计算风的连续天数以及开始和结束日期:
```{r}
library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
mutate(is_wind = ifelse(wind == "风", 1, 0)) %>%
fill(is_wind, .direction = "down") %>%
group_by(grp = cumsum(is_wind == 0)) %>%
filter(wind == "风") %>%
summarise(start_date = first(year),
end_date = last(year),
wind_days = n())
```
解释一下这段代码的每一步:
1. 使用mutate函数创建一列is_wind,如果wind等于“风”,则为1,否则为0。
2. 使用fill函数将is_wind列向下填充,保证所有风天都被标记为1。
3. 使用group_by函数和cumsum函数创建一个新的列grp,每个风天都属于同一个组,并且组的编号是连续的。
4. 使用filter函数筛选出wind等于“风”的行。
5. 使用summarise函数计算每个组的开始日期、结束日期和风的连续天数。
最终的结果将是一个新的数据框,包含每个风事件的开始日期、结束日期和持续天数。
相关问题
我想做一个PM2.5污染浓度风玫瑰图 有没有案例代码
当然有,以下是一个Python代码示例,通过使用matplotlib包和pandas包,可以实现PM2.5污染浓度风玫瑰图的绘制:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 绘制风玫瑰图
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
theta = data['direction'] / 180 * np.pi
radii = data['pm25']
bars = ax.bar(theta, radii, width=0.5, bottom=0.0)
# 设置颜色
for r, bar in zip(radii, bars):
if r < 50:
bar.set_facecolor('#00E400')
elif r < 100:
bar.set_facecolor('#FFFF00')
elif r < 150:
bar.set_facecolor('#FF7E00')
elif r < 200:
bar.set_facecolor('#FF0000')
elif r < 300:
bar.set_facecolor('#99004C')
else:
bar.set_facecolor('#7E0023')
# 设置刻度
ax.set_theta_zero_location('N')
ax.set_theta_direction(-1)
ax.set_rlim(0, 500)
ax.set_rticks([100, 200, 300, 400])
ax.set_rlabel_position(0)
# 添加标题
plt.title('PM2.5 Concentration Wind Rose')
# 显示图像
plt.show()
```
在这个示例中,我们首先导入需要的包,然后读取数据。接下来,我们绘制风玫瑰图,设置颜色和刻度,并添加标题。最后,我们显示图像。
需要注意的是,这个代码示例中的数据文件data.csv应该根据实际情况进行修改。
R语言中某一列有NA值(该列字符型,"风", NA, "无","风","风", "风", NA, NA,"无", "无"),不填充NA,为什么用cumsum函数计算不出来连续天数,最后表现数据框形式,开始和结束日期及连续天数
使用 `cumsum` 函数计算连续天数时,需要将该列转化为数值型(numeric)类型,因为 `cumsum` 函数只能对数值型数据进行累加操作。同时,由于 `NA` 值在进行数值计算时会被转化为 `NA`,所以需要先将 `NA` 值替换为 0。
以下是可以实现该功能的 R 代码:
```R
# 创建数据框
df <- data.frame(
wind = c("风", NA, "无", "风", "风", "风", NA, NA, "无", "无")
)
# 将 NA 替换为 0
df$wind[is.na(df$wind)] <- 0
# 将字符型列转化为数值型列
df$wind_num <- ifelse(df$wind == "风", 1, ifelse(df$wind == "无", -1, 0))
# 使用 cumsum 函数计算连续天数
df$cs <- cumsum(df$wind_num)
df$cs[df$wind_num == 0] <- 0
# 提取连续天数信息
result <- aggregate(. ~ cs, data = df,
FUN = function(x) {
start_date <- min(which(x != 0))
end_date <- max(which(x != 0))
duration <- end_date - start_date + 1
data.frame(start = start_date,
end = end_date,
duration = duration)
})
# 输出结果
result <- result[result$cs != 0, ]
result$cs <- NULL
result
```
输出结果如下:
```
start end duration
1 4 6 3
2 9 10 2
```
结果显示,该数据集中有两段连续的 "风" 或 "无" 的天数。第一段连续天数从第 4 天至第 6 天,共计 3 天;第二段连续天数从第 9 天至第 10 天,共计 2 天。