計算時間序列的異常

Question

我想計算幾個站點的時間序列的月溫度異常。 我在這里稱“異常”是單個值與一個時期計算的平均值的差異。

我的數據框看起來像這樣（我們稱之為“數據”）：

Station Year Month Temp
A 1950 1 15.6
A 1980 1 12.3
A 1990 2 11.4
A 1950 1 15.6
B 1970 1 12.3
B 1977 2 11.4
B 1977 4 18.6
B 1980 1 12.3
B 1990 11 7.4

首先，我制作了一個包含1980年到1990年之間年份的子集：

data2 <- subset(data, Year>=1980& Year<=1990)

其次，我使用plyr計算1980年到1990年間每個站點的月平均值（我們稱之為“MeanBase”）：

data3 <- ddply(data2, .(Station, Month), summarise,
               MeanBase = mean(Temp, na.rm=TRUE))

現在，我想為每一行數據計算相應的MeanBase和Temp的值之間的差異...但我不確定是否正確（我不知道如何使用）數據3）。

Answer 1

你可以在基數R中使用ave來獲得這個。

transform(data, 
          Demeaned=Temp - ave(replace(Temp, Year < 1980 | Year > 1990, NA), 
                              Station, Month, FUN=function(t) mean(t, na.rm=TRUE)))

#   Station Year Month Temp Demeaned
# 1       A 1950     1 15.6 3.3
# 2       A 1980     1 12.3 0.0
# 3       A 1990     2 11.4 0.0
# 4       A 1950     1 15.6 3.3
# 5       B 1970     1 12.3 0.0
# 6       B 1977     2 11.4 NaN
# 7       B 1977     4 18.6 NaN
# 8       B 1980     1 12.3 0.0
# 9       B 1990    11  7.4 0.0

對於月份 - 站點組合，結果列將具有NaN ，該組合在指定范圍內沒有年份。