在 R 中每年選擇同一時期

Question

這看起來很簡單，但我找不到簡單的解決方案。 我正在研究 25 年（2024-2050 年）中每一天的未來流量預測。 我只對每年4 月 11 日至 6 月 10 日這 61 天期間的流量感興趣。 我想從每年這個時期內的 seq 和 Data 列中提取數據，並將其放在一個數據框中。

示例數據：

library(xts)
seq <- timeBasedSeq('2024-01-01/2050-12-31') 
Data <- xts(1:length(seq),seq) 

我想在 4 月 11 日至 6 月 10 日之間的所有日期以及所有年份（2024-2050 年）中實現類似的目標。 這是一個縮短的示例輸出：

seq_x <- c("2024-04-11","2024-06-10","2025-04-11","2025-06-10","2026-04-11","2027-06-10", 
           "2027-04-11", "2027-06-10")
Data_x  <- c(102, 162, 467, 527, 832, 892, 1197, 1257)
output <- data.frame(seq_x, Data_x)

這個問題類似於： 計算每年特定時間段的平均值並在 r 中選擇多個年份的日期范圍，但沒有為我關於如何在多年中提取同一時期的問題提供有效的答案。

Answer 1

使用它創建一個 mmdd 字符串和子集：

mmdd <- format(time(Data), "%m%d")
Data1 <- Data[mmdd >= "0411" & mmdd <= "0610"]

這些也行。 他們將日期向后移動 10 天，在這種情況下它與四月和五月重合

Data2 <- Data[format(time(Data)-10, "%m") %in% c("04", "05")]

或者

Data3 <- Data[ cycle(as.yearmon(time(Data)-10)) %in% 4:5 ]

命令fortify.zoo(x)可用於將 xts 對象x轉換為數據框。

Answer 2

這是一個基本的R方法：

dates <- index(Data)
month <- as.integer(format(dates, '%m'))
day <- as.integer(format(dates, '%d'))
result <- Data[month == 4 & day >= 11 | month == 5 | month == 6 & day <= 10]
result

#2024-04-11  102
#2024-04-12  103
#2024-04-13  104
#2024-04-14  105
#2024-04-15  106
#2024-04-16  107
#...
#...
#2024-06-07  159
#2024-06-08  160
#2024-06-09  161
#2024-06-10  162
#2025-04-11  467
#2025-04-12  468
#...
#...

Answer 3

這是一個選項。 通過做一組year的“seq_x”的，然后summarise創建一個list ，基於該子集化“數據”列first和last “seq_x”的元素和select列

library(dplyr)
library(lubridate)
library(tidyr)
library(purrr)
output %>%
     group_by(year = year(seq_x)) %>%
     summarise(new = list(Data[str_c(first(seq_x), last(seq_x), sep="::")]),
         .groups = 'drop') %>%          
      pull(new) %>% 
      invoke(rbind, .)
#           [,1]
#2024-04-11  102
#2024-04-12  103
#2024-04-13  104
#2024-04-14  105
#2024-04-15  106
#2024-04-16  107
# ...