R：根据日期计算平均行数。 tidyverse答案

【问题标题】：R: Computing mean rows depending on date. tidyverseR：根据日期计算平均行数。 tidyverse
【发布时间】：2020-07-04 03:57:56
【问题描述】：

你们中的一些人通过基础 R 帮助解决了这个问题，但我现在正在尝试使用整洁的数据来解决这个问题。这是我的数据集：

data <- tibble( "DATE_FIRE"= c("1989-07-31", "1989-07-31", "1989-07-31", "1989-07-31","1989-07-31","1989-08-31", "1989-08-31", "1989-08-31", "1989-08-31","1989-08-31"), 
       "FID_FIRE" = c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2),
       "date" = c("1988-01-01", "1989-01-01","1990-01-01","1991-06-07","1992-01-01", "1988-01-01", "1989-01-01","1990-01-01","1991-06-07","1992-01-01"),
       "NDVI" = c( 0.9, 0.8, 0.1, 0.2, 0.3, 0.8, 0.85, 0.15, 0.30, 0.50))
> data
# A tibble: 10 x 4
   DATE_FIRE  FID_FIRE date        NDVI
   <chr>         <dbl> <chr>      <dbl>
 1 1989-07-31        1 1988-01-01  0.9 
 2 1989-07-31        1 1989-01-01  0.8 
 3 1989-07-31        1 1990-01-01  0.1 
 4 1989-07-31        1 1991-06-07  0.2 
 5 1989-07-31        1 1992-01-01  0.3 
 6 1989-08-31        2 1988-01-01  0.8 
 7 198`enter code here`9-08-31        2 1989-01-01  0.85
 8 1989-08-31        2 1990-01-01  0.15
 9 1989-08-31        2 1991-06-07  0.3 
10 1989-08-31        2 1992-01-01  0.5

如您所见，我有 2 个森林地块的日期，即火灾 1 和火灾 2（FID_FIRE 列）。 DATE_FIRE 告诉我们每个地块发生火灾的时间我还有这些地块在火灾前后的NDVI（绿色参数）数据（参见列date 和NDVI）。

我想为每个图添加一列计算NDVI在发生火灾之前的平均值。在FID_FIRE=1 的情况下，它将是NDVI 值row 1 和2 的平均值。

输出应如下所示：

> desired_output
# A tibble: 10 x 5
   DATE_FIRE  FID_FIRE date        NDVI meanPrefire
   <chr>         <dbl> <chr>      <dbl>       <dbl>
 1 1989-07-31        1 1988-01-01  0.9        0.85 
 2 1989-07-31        1 1989-01-01  0.8        0.85 
 3 1989-07-31        1 1990-01-01  0.1        0.85 
 4 1989-07-31        1 1991-06-07  0.2        0.85 
 5 1989-07-31        1 1992-01-01  0.3        0.85 
 6 1989-08-31        2 1988-01-01  0.8        0.825
 7 1989-08-31        2 1989-01-01  0.85       0.825
 8 1989-08-31        2 1990-01-01  0.15       0.825
 9 1989-08-31        2 1991-06-07  0.3        0.825
10 1989-08-31        2 1992-01-01  0.5        0.825

【问题讨论】：

标签： r tidyverse mean

【解决方案1】：

试试：

library(dplyr)

data %>%
  group_by(FID_FIRE) %>%
  mutate(meanPrefire = mean(NDVI[date < DATE_FIRE], na.rm = TRUE))

输出：

# A tibble: 10 x 5
# Groups:   FID_FIRE [2]
   DATE_FIRE  FID_FIRE date        NDVI meanPrefire
   <chr>         <dbl> <chr>      <dbl>       <dbl>
 1 1989-07-31        1 1988-01-01  0.9        0.85 
 2 1989-07-31        1 1989-01-01  0.8        0.85 
 3 1989-07-31        1 1990-01-01  0.1        0.85 
 4 1989-07-31        1 1991-06-07  0.2        0.85 
 5 1989-07-31        1 1992-01-01  0.3        0.85 
 6 1989-08-31        2 1988-01-01  0.8        0.825
 7 1989-08-31        2 1989-01-01  0.85       0.825
 8 1989-08-31        2 1990-01-01  0.15       0.825
 9 1989-08-31        2 1991-06-07  0.3        0.825
10 1989-08-31        2 1992-01-01  0.5        0.825

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用data.table

library(data.table)
setDT(data)[, meanPrefire := mean(NDVI[date < DATE_FIRE], na.rm = TRUE), .(FID_FIRE)]

【讨论】：