apply.monthly 不适用于函数（xts 和 POSIXct 文件）

Question

我最近开始在我的硕士论文中使用 R 进行编码，并且仍在学习。

为了处理一些气象数据，我尝试创建一个函数。 原始文件是包含日期和降雨量的 csv 文件。 我提取了日期并创建了一个包含所有日期的POSIXct 对象，然后创建了一个包含我的日期和降雨量的xts 对象。

mesdonnees <- mesdonnees[26000:30000,]

require('xts')

# Extract characters and define as S....
Syear <- substr(mesdonnees$time, 1, 4)
Smonth <- substr(mesdonnees$time, 6,7)
Sday <- substr(mesdonnees$time, 9, 10)
Shour <- substr(mesdonnees$time, 12, 13)
Sminutes <- substr(mesdonnees$time, 15, 16)

#Gather all parts and use "-" as sep
datetext <- paste(Syear, Smonth, Sday, Shour, Sminutes, sep="-")
#define format of each part of the string
formatdate <- as.POSIXct(datetext, format="%Y-%m-%d-%H-%M", tz = "GMT")

xtsdata <- xts(mesdonnees[,2:3], order.by = formatdate, header = TRUE)

然后我编写了一个函数，它将对 difftime 的值求和，并在 difftime 为> 20 分钟

myfun <- function(CHANGE){       # CHANGE = formatdate or xtsdata
x <- as.difftime(0,format = "%M", units = "mins")
y <- as.difftime(0,format = "%M", units = "mins")
for (i in 2:length(CHANGE)) {
    if (difftime(CHANGE[i],CHANGE[i-1],units = "mins") <= as.difftime(20,format = "%M",units = "mins")) {
    x <- x + difftime(CHANGE[i],CHANGE[i-1],units = "mins")
    } else {
    x <- x + 20
    y <- y + difftime(CHANGE[i],CHANGE[i-1],units = "mins") - 20
    }
   }
return(list(paste("x = ",x , sep = ""),paste("y = ",y , sep = "")))
}

这个函数在使用“as.POSIXct”对象（格式日期）时工作得很好，但当我尝试使用“xts”对象（xtsdata）运行它时就不起作用了。这样做时，我收到以下错误：do not know how to convert 'x' to class “POSIXlt”。为什么x要改成POSIXct是时差呢？

下一步，我也无法开始工作，使用 apply.monthly 到这个函数，使用 `apply.monthly(xtsdata,myfun)。

目前，当尝试使用apply.monthly(formatdate,myfun)我得到以下错误：Error in if (difftime(CHANGE[i], CHANGE[i - 1], units = "mins") <= as.difftime(20, : missing value where TRUE/FALSE needed

在尝试apply.monthly(xtsdata,myfun) 时出现以下错误：Error in as.POSIXlt.default(x, tz, ...) : do not know how to convert 'x' to class “POSIXlt”

任何关于如何让我的功能正常工作以及如何应用apply.monthly 的建议都会有很大帮助。 感谢您的帮助！

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编辑以获取更多详细信息：（sid：气象数据的标识，我不需要该列），时间 = 日期，值 = 降雨量

> head(mesdonnees)
      sid                time value
26000 100 2010-07-14 11:50:00     0
26001 100 2010-07-14 12:10:00     0
26002 100 2010-07-14 12:20:00     0
26003 100 2010-07-14 12:30:00     0
26004 100 2010-07-14 12:41:00     0
26005 100 2010-07-14 12:50:00     0

> head(formatdate)
[1] "2010-07-14 11:50:00 GMT" "2010-07-14 12:10:00 GMT"
[3] "2010-07-14 12:20:00 GMT" "2010-07-14 12:30:00 GMT"
[5] "2010-07-14 12:41:00 GMT" "2010-07-14 12:50:00 GMT"

> head(xtsdata)
                    time                  value
2010-07-14 11:50:00 "2010-07-14 11:50:00" " 0.00"
2010-07-14 12:10:00 "2010-07-14 12:10:00" " 0.00"
2010-07-14 12:20:00 "2010-07-14 12:20:00" " 0.00"
2010-07-14 12:30:00 "2010-07-14 12:30:00" " 0.00"

我必须根据这些数据（mesdonnees）估算每月的降雨量。初始数据在精确时间给出“即时降水”，我应该每 10 分钟有一个值。但是，事实并非如此，有时直到几天后我才知道值（并且没有NA 行来注意缺失值）。 我希望这个解释更好？

Answer 1

您可能可以将 CSV 直接读取到 xts 或 zoo 对象中。但是您没有指定 CSV 中数据的格式，所以我的回答会假设 mesdonnees 是一个 data.frame。

由于您不需要sid 列，因此创建 xts 对象所需要做的就是：

xtsdata <- xts(mesdonnees$value, as.POSIXct(mesdonnees$time))

如果mesdonnees$time 是一个因素，您需要先将其转换为字符。

xtsdata <- xts(mesdonnees$value, as.POSIXct(as.character(mesdonnees$time)))

然后，您可以调用apply.monthly(xtsdata, ...)，使用任何您想使用的函数来按月创建汇总统计信息。例如：

apply.monthly(xtsdata, quantile)