如何在R中使用多個代碼在一個函數中應用“sapply”？

Question

我是新的R用戶。 我有一個簡單的sapply函數示例，用於計算sapply數據幀的mean和sd 。 我的數據包含半小時風速和方向。 我想知道我的研究每日Weibull分發13年。 這就是我的數據集根據時間分割的原因。

我的數據如下：

    Time             windspeed direction    Date            day_index
1   24/07/2000 13:00    31       310    2000-07-24 13:00:00 2000_206
2   24/07/2000 13:30    41       320    2000-07-24 13:30:00 2000_206
3   24/07/2000 14:30    37       290    2000-07-24 14:30:00 2000_206
4   24/07/2000 15:00    30       300    2000-07-24 15:00:00 2000_206
5   24/07/2000 15:30    24       320    2000-07-24 15:30:00 2000_206
6   24/07/2000 16:00    22       330    2000-07-24 16:00:00 2000_206
7   24/07/2000 16:30    37       270    2000-07-24 16:30:00 2000_206  

我用於split-apply查看日期的示例R代碼是：

my.summary <- sapply(split(ballarat_alldata[1:200, ],
                           ballarat_alldata$day_index[1:200]),
                     function(x) {
                         return(c(my.mean=mean(x$windspeed),
                                  my.sd=sd(x$windspeed)))
                     })

用於計算形狀和比例參數的Weibull分布代碼是：

set1 <- createSet(height=10,
                  v.avg=ballarat_alldata[,2],
                  dir.avg=ballarat_alldata[,3])
time_ballarat <- strptime(ballarat_alldata[,1], "%d/%m/%Y %H:%M")
ballarat <- createMast(time.stamp=time_ballarat, set1)
ballarat <- clean(mast=ballarat)
ballarat.wb <- weibull(mast=ballarat, v.set=1, print=FALSE)

如何組合這兩組R代碼來每天計算Weibull參數並存儲在矩陣中？

我嘗試過很多方法，但效果不好。
如果組合這兩組R代碼，我應該在set1 <- createSet(height=10, v.avg=ballarat_alldata[,2], dir.avg=ballarat_alldata[,3])改變風速和方向范圍嗎？

Answer 1

看起來好像你有兩個不同的問題：1）聚合你的數據2）計算Weibull參數。 對於第一個問題，我可以推薦以下內容：

library(plyr)
Wind <- ddply(Wind, .(as.Date(Date)), transform, 
Wind.mean = mean(windspeed), Wind.sd = sd(windspeed))
#       windspeed direction      Date2    Time2 day_index Wind.mean  Wind.sd
#       1        31       310 2000-07-24 13:00:00  2000_206  36.33333 5.033223
#       2        41       320 2000-07-24 13:30:00  2000_206  36.33333 5.033223
#       3        37       290 2000-07-24 14:30:00  2000_206  36.33333 5.033223
#       4        30       300 2000-07-25 15:00:00  2000_206  28.25000 6.751543
#       5        24       320 2000-07-25 15:30:00  2000_206  28.25000 6.751543
#       6        22       330 2000-07-25 16:00:00  2000_206  28.25000 6.751543
#       7        37       270 2000-07-25 16:30:00  2000_206  28.25000 6.751543

如果你給我一些關於如何計算參數的提示，你也可以使用plyr庫中的summarise ，類似於

ddply(Wind, .(Date2), summarise, rweibull(# I'm not sure what goes here

希望這可以幫助。