如果满足条件，如何对连续行进行子集化

Question

我正在使用 R 来分析一些包含每日最高和最低温度值的时间序列 (1951-2013)。 数据具有以下结构：

YEAR MONTH  DAY     MAX    MIN
1985     1    1    22.8    9.4
1985     1    2    28.6   11.7
1985     1    3    24.7   12.2
1985     1    4    17.2    8.0
1985     1    5    17.9    7.6
1985     1    6    17.7    8.1

我需要根据以下定义找到热浪的频率：连续三天或更多天的时间段，每日最高和最低温度超过研究期间所有天数的最高和最低温度的 90%。

基本上，当最高和最低温度超过阈值时，我想对连续几天（三天或更多）进行子集化。 输出将是这样的：

YEAR MONTH   DAY     MAX     MIN
1989     7    18    45.0    23.5
1989     7    19    44.2    26.1
1989     7    20    44.7    24.4
1989     7    21    44.6    29.5
1989     7    24    44.4    31.6
1989     7    25    44.2    26.7
1989     7    26    44.5    25.0
1989     7    28    44.8    26.0
1989     7    29    44.8    24.6
1989     8    19    45.0    24.3
1989     8    20    44.8    26.0
1989     8    21    44.4    24.0
1989     8    22    45.2    25.0

我尝试了以下将我的完整数据集子集到超过 90% 温度的天数：

HW<- subset(Mydata, Mydata$MAX >= (quantile(Mydata$MAX,.9)) &
                    Mydata$MIN >= (quantile(Mydata$MIN,.9)))

但是，我陷入了如何仅对满足条件的连续天数进行子集化的问题。

Answer 1

使用data.table的方法与data.table的方法略有不同（使用相同的数据）：

library(data.table)

setDT(df)
df[, hotday := +(MAX>=44.5 & MIN>=24.5)
   ][, hw.length := with(rle(hotday), rep(lengths,lengths))
     ][hotday == 0, hw.length := 0]

这将生成一个数据表，其中包含一个热浪长度变量 ( hw.length ) 而不是特定热浪长度的TRUE / FALSE变量：

> df
    YEAR MONTH DAY  MAX  MIN hotday hw.length
 1: 1989     7  18 45.0 23.5      0         0
 2: 1989     7  19 44.2 26.1      0         0
 3: 1989     7  20 44.7 24.4      0         0
 4: 1989     7  21 44.6 29.5      1         1
 5: 1989     7  22 44.4 31.6      0         0
 6: 1989     7  23 44.2 26.7      0         0
 7: 1989     7  24 44.5 25.0      1         3
 8: 1989     7  25 44.8 26.0      1         3
 9: 1989     7  26 44.8 24.6      1         3
10: 1989     7  27 45.0 24.3      0         0
11: 1989     7  28 44.8 26.0      1         1
12: 1989     7  29 44.4 24.0      0         0
13: 1989     7  30 45.2 25.0      1         1

Answer 2

我可能在这里遗漏了一些东西，但我没有事先看到子集的意义。 如果您每天都有数据，按时间顺序排列，您可以使用运行长度编码（请参阅有关rle(...)函数的文档）。

在本例中，我们创建了一个人工数据集并将“热浪”定义为 MAX >= 44.5 和 MIN >= 24.5。 然后：

# example data set
df <- data.frame(YEAR=1989, MONTH=7, DAY=18:30, 
                 MAX=c(45, 44.2, 44.7, 44.6, 44.4, 44.2, 44.5, 44.8, 44.8, 45, 44.8, 44.4, 45.2),
                 MIN=c(23.5, 26.1, 24.4, 29.5, 31.6, 26.7, 25, 26, 24.6, 24.3, 26, 24, 25))

r <- with(with(df, rle(MAX>=44.5 & MIN>=24.5)),rep(lengths,lengths))
df$heat.wave <- with(df,MAX>=44.5&MIN>=24.5) & (r>2)
df
#    YEAR MONTH DAY  MAX  MIN heat.wave
# 1  1989     7  18 45.0 23.5     FALSE
# 2  1989     7  19 44.2 26.1     FALSE
# 3  1989     7  20 44.7 24.4     FALSE
# 4  1989     7  21 44.6 29.5     FALSE
# 5  1989     7  22 44.4 31.6     FALSE
# 6  1989     7  23 44.2 26.7     FALSE
# 7  1989     7  24 44.5 25.0      TRUE
# 8  1989     7  25 44.8 26.0      TRUE
# 9  1989     7  26 44.8 24.6      TRUE
# 10 1989     7  27 45.0 24.3     FALSE
# 11 1989     7  28 44.8 26.0     FALSE
# 12 1989     7  29 44.4 24.0     FALSE
# 13 1989     7  30 45.2 25.0     FALSE

这将创建一个列heat.wave如果当天有heat.wave ，则该heat.wave TRUE 。 如果您只需要提取 hw 天数，请使用

df[df$heat.wave,]
#   YEAR MONTH DAY  MAX  MIN heat.wave
# 7 1989     7  24 44.5 25.0      TRUE
# 8 1989     7  25 44.8 26.0      TRUE
# 9 1989     7  26 44.8 24.6      TRUE

Answer 3

您的问题实际上归结为在子集化数据集中查找连续 3 天以上的分组，删除所有剩余数据。

让我们考虑一个示例，我们希望保留一些行并删除其他行：

dat <- data.frame(year = 1989, month=c(6, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 10, 10), day=c(12, 11, 12, 13, 14, 21, 5, 6, 7, 12, 13))
dat
#    year month day
# 1  1989     6  12
# 2  1989     7  11
# 3  1989     7  12
# 4  1989     7  13
# 5  1989     7  14
# 6  1989     7  21
# 7  1989     8   5
# 8  1989     8   6
# 9  1989     8   7
# 10 1989    10  12
# 11 1989    10  13

我已经排除了温度数据，因为我假设我们已经使用您问题中的代码将超过 90% 的天数进行了子集化。

在这个数据集中，7 月有 4 天的热浪，8 月有 3 天的热浪。 第一步是将数据转换为日期对象并计算连续观察之间的天数（我假设这里的数据已经按天排序）：

dates <- as.Date(paste(dat$year, dat$month, dat$day, sep="-"))
(dd <- as.numeric(difftime(tail(dates, -1), head(dates, -1), units="days")))
# [1] 29  1  1  1  7 15  1  1 66  1

我们已经接近了，因为现在我们可以看到存在多个 1 天日期间隔的时间段——这些是我们想要获取的时间段。 我们可以使用rle函数来分析数字 1 的运行，只保留长度为 2 或更多的运行：

(valid.gap <- with(rle(dd == 1), rep(values & lengths >= 2, lengths)))
# [1] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE

最后，我们可以将数据集子集到作为热浪一部分的 1 天日期间隔两侧的天数：

dat[c(FALSE, valid.gap) | c(valid.gap, FALSE),]
#   year month day
# 2 1989     7  11
# 3 1989     7  12
# 4 1989     7  13
# 5 1989     7  14
# 7 1989     8   5
# 8 1989     8   6
# 9 1989     8   7

Answer 4

一种简单的方法，而不是完全矢量化..

# play data
year <- c("1960")
month <- c(rep(1,30), rep(2,30), rep(3,30))
day <- rep(1:30,3)
maxT <- round(runif(90, 20, 22),1)
minT <- round(runif(90, 10, 12),1)

df <- data.frame(year, month, day, maxT, minT)

# target and tricky data...
df[1:3, 4] <- 30
df[1:4, 5] <- 14
df[10:13, 4] <- 30
df[10:11, 5] <- 14

# limits
df$maxTope <- df$maxT - quantile(df$maxT,0.9)
df$minTope <- df$minT - quantile(df$minT,0.9)

# define heat day
df$heat <- ifelse(df$maxTope > 0 & df$minTope >0, 1, 0)

# count heat day2
for(i in 2:dim(df)[1]){ 
    df$count[1] <- ifelse(df$heat[1] == 1, 1, 0)
    df$count[i] <- ifelse(df$heat[i] == 1, df$count[i-1]+1, 0)
}

# select last day of heat wave (and show the number of days in $count)
df[which(df$count >= 3),]

Answer 5

这是一个快速的小解决方案：

is_High_Temp <- ((quantile(Mydata$MAX,.9)) &
                    Mydata$MIN >= (quantile(Mydata$MIN,.9)))
start_of_a_series <- c(T,is_High_Temp[-1] != is_High_Temp[-length(x)]) # this is the tricky part
series_number <- cumsum(start_of_a_series) 
series_length <- ave(series_number,series_number,FUN=length())
is_heat_wave  <-  series_length >= 3 & is_High_Temp 

Answer 6

dplyr 的解决方案，也使用rle()

library(dplyr)

cond <- expr(MAX >= 44.5 & MIN >= 24.5)

df %>% 
  mutate(heatwave = 
           rep(rle(!!cond)$values & rle(!!cond)$lengths >= 3, 
               rle(!!cond)$lengths)) %>%
  filter(heatwave)

#>   YEAR MONTH DAY  MAX  MIN heatwave
#> 1 1989     7  24 44.5 25.0     TRUE
#> 2 1989     7  25 44.8 26.0     TRUE
#> 3 1989     7  26 44.8 24.6     TRUE

^{由reprex 包(v0.3.0) 于 2020 年 5 月 16 日创建}

数据

#devtools::install_github("alistaire47/read.so")
df <- read.so::read.so("YEAR MONTH   DAY     MAX     MIN
1989     7    18    45.0    23.5
1989     7    19    44.2    26.1
1989     7    20    44.7    24.4
1989     7    21    44.6    29.5
1989     7    24    44.4    31.6
1989     7    25    44.2    26.7
1989     7    26    44.5    25.0
1989     7    28    44.8    26.0
1989     7    29    44.8    24.6
1989     8    19    45.0    24.3
1989     8    20    44.8    26.0
1989     8    21    44.4    24.0
1989     8    22    45.2    25.0")