使用切入R，以便包括不匹配的間隔

Question

我有一個這樣的數據集：

sum_col   city    scen    model   time_period   chill_season
110.02     NY      RCP_8   bcc     2076_2099     season_2085_2086
91.26      NY      RCP_8   bcc     2076_2099     season_2086_2087
91.05      NY      RCP_8   bcc     2076_2099     season_2087_2088
74.96      NY      RCP_8   bcc     2076_2099     season_2088_2089
77.97      NY      RCP_8   bcc     2076_2099     season_2089_2090
109.05     NY      RCP_8   bcc     2076_2099     season_2090_2091

我想cut sum_col列並計算多少次，這些值落入每個間隔bks = c(-300, seq(20, 75, 5), 300) sum_col bks = c(-300, seq(20, 75, 5), 300) 。

但是，當我嘗試以下操作時：

result <- dt %>%
          mutate(thresh_range = cut(sum_col, breaks = bks)) %>%
          group_by(time_period, thresh_range, model, scen, city) %>%
          summarize(no_years = n_distinct(chill_season, na.rm = FALSE)) %>% 
          data.table()

我的結果看起來像：

time_period   thresh_range  model   scen    city   no_years
  2076_2099      (70,75]      bcc   RCP_8     NY     1
  2076_2099     (75,300]      bcc   RCP_8     NY     5

因此，不會創建小於70的間隔，例如(20, 25), (25, 30) （因為數據中沒有行屬於這些間隔）。

無論如何，是否要告訴cut ，在這些間隔內返回零？

再次請注意，該行類似於以下內容：

 a_value_leass_than_70_here  NY   RCP_8  bcc 2076_2099  chill_2076_2077

其對應的sum_col小於70的數據在數據中不存在，但是，我想知道對於這樣一個不存在的數據是否可能， cut可以創建0或NA來告訴我們NY的溫度，而這些參數確實沒有落在(20, 25)間隔內。

最重要的是，我想查看每個給定參數集(model, scen, etc)落在每個間隔(20, 25), (25,30), etc.范圍內的時間，

如果有任何其他的建議是cut的作品，這是偉大的，以及。

Answer 1

您可以使用tidyr包中的complete函數為丟失的數據組合創建NA行：

library(tidyr)
result <- dt %>%
          mutate(thresh_range = cut(sum_col, breaks = bks)) %>%
          complete(time_period, thresh_range, model, scen, city) %>%
          group_by(time_period, thresh_range, model, scen, city) %>%
          summarize(no_years = n_distinct(chill_season, na.rm = TRUE)) 
result
# # A tibble: 13 x 6
# # Groups:   time_period, thresh_range, model, scen [?]
#    time_period thresh_range model scen  city  no_years
#    <chr>       <fct>        <chr> <chr> <chr>    <int>
#  1 2076_2099   (-300,20]    bcc   RCP_8 NY           0
#  2 2076_2099   (20,25]      bcc   RCP_8 NY           0
#  3 2076_2099   (25,30]      bcc   RCP_8 NY           0
#  4 2076_2099   (30,35]      bcc   RCP_8 NY           0
#  5 2076_2099   (35,40]      bcc   RCP_8 NY           0
#  6 2076_2099   (40,45]      bcc   RCP_8 NY           0
#  7 2076_2099   (45,50]      bcc   RCP_8 NY           0
#  8 2076_2099   (50,55]      bcc   RCP_8 NY           0
#  9 2076_2099   (55,60]      bcc   RCP_8 NY           0
# 10 2076_2099   (60,65]      bcc   RCP_8 NY           0
# 11 2076_2099   (65,70]      bcc   RCP_8 NY           0
# 12 2076_2099   (70,75]      bcc   RCP_8 NY           1
# 13 2076_2099   (75,300]     bcc   RCP_8 NY           5