从 R 中的多年数据运行每个日历日的百分位数值

Question

我需要根据多年数据计算每个日历日的 30 天运行（窗口）第 90 个百分位最高温度值。 例如，要计算 1 月 1 日的第 90 个百分位值，我必须选择一个以 1 月 1 日为中心的 30 天 window，即 12 月 16 日到 1 月 15 日所有 42 年的数据。 所以，我每天会有 1260 (30*42) 个数据点。 我需要 366 天的值。 我有从 1980 年到 2022 年的 42 年每日数据集，如下所示：

date    tmax    tmin
1981-01-01  19.2    5.4
1981-01-02  18.2    5
1981-01-03  16.1    3.8
1981-01-04  17.2    4.4
1981-01-05  15.7    2.4
1981-01-06  15.6    5.4
1981-01-07  11.2    4.1
1981-01-08  14.8    -1
1981-01-09  15  0.8
1981-01-10  16.2    -0.4

.........................
.........................
.........................
2022-12-25  17.4    4.4
2022-12-26  16.5    4.1
2022-12-27  17  5.4
2022-12-28  15.2    3.6
2022-12-29  8.1 7.7
2022-12-30  13.5    6
2022-12-31  14.8    4.5

我如何在 R 中执行此操作？ 最初，我认为它会像这样简单。

temp_data <- read.csv("temperature.csv")

#as the date and tmax data are being read as characters by R
temp_data$tmax <- as.numeric(temp_data$tmax)
temp_data$date <- as.Date(temp_data$date, "%Y-%m-%d")
#Create a day of year variable for the day of the year
temp_data$doy <- as.numeric(format(temp_data$date,"%j"))

#load libraries
library(dplyr)
library(zoo)

temp_data_90th <- temp_data %>% 
  group_by(doy) %>% 
  summarize(rolling_90th = rollapply(tmax, width = 30, FUN = quantile, prob = 0.9, align = "center", na.rm=T))

但我不认为它给出了正确的结果，因为 temp_data_90th 有 4,470 行，一年中的每一天都有 13 个数据。

请你能建议我哪里做错了吗？ 预先感谢您对我们的支持。

Answer 1

为了说明这一点，我们将需要可重现的数据，因此请使用末尾注释中可重现显示的 DF。

计算 yday，它是 DF 每一行的一年中的第几天。 然后，对于每个可能的 yday (0:365)，获取 yday 在 15 以内的所有行中的值，从该 yday 模 366 向前到 14，并将分位数应用于那些给出 q90 的值。

没有使用包。

yday <- as.POSIXlt(DF$date)$yday
q90 <- sapply(0:365, function(x) 
  quantile(DF$value[yday %in% (seq(x-15, x+14) %% 366)], prob = 0.9, na.rm = TRUE))

使用 rollapply 它会稍微短一些。 使用上面的 yday 我们有：

library(zoo)
q90 <- rollapply(seq(-15, 365 + 14) %% 366, 30, function(x)
  quantile(DF$value[yday %in% x], prob = 0.9, na.rm = TRUE))

笔记

d <- seq(as.Date("2000-01-01"), as.Date("2022-12-31"), "day")
DF <- data.frame(date = d, value = seq_along(d))