考虑到闰年，如何将一年的每日数据复制到多年？答案

【问题标题】：How to replicate one year daily data to multiple years taking into account leap years?考虑到闰年，如何将一年的每日数据复制到多年？
【发布时间】：2020-01-17 10:08:00
【问题描述】：

我有一年的 365 个每日值。现在我想复制 2014 年到 2018 年的这些值。如果有闰年，则将 2 月 29 日的平均值设为 2 月 28 日和 3 月 1 日的平均值。

如何自动执行此操作？这就是我到目前为止所拥有的。非常感谢您！

library(xts)

set.seed(1)
myday <- seq(1, 365, by = 1)
myvalue <- rnorm(length(myday))
mydata <- data.frame(myday, myvalue)
head(mydata)
#>   myday    myvalue
#> 1     1 -0.6264538
#> 2     2  0.1836433
#> 3     3 -0.8356286
#> 4     4  1.5952808
#> 5     5  0.3295078
#> 6     6 -0.8204684

myyear <- seq(2014, 2018, by = 1)
myyear
#> [1] 2014 2015 2016 2017 2018

leapyearvalue <- 0.5 * (mydata$myvalue[mydata$myday == 28] + mydata$myvalue[mydata$myday == 29])
leapyearvalue
#> [1] -0.9744512

repdata <- coredata(mydata)[rep(seq(nrow(mydata)), length(myyear)), ]
head(repdata)
#>   myday    myvalue
#> 1     1 -0.6264538
#> 2     2  0.1836433
#> 3     3 -0.8356286
#> 4     4  1.5952808
#> 5     5  0.3295078
#> 6     6 -0.8204684

【问题讨论】：

标签： r time-series xts replicate leap-year

【解决方案1】：

编辑：添加了 2014-18 年的输出。

这里有一个函数可以帮助解决这个问题。输入 year 和 day_num（该年），并输出该日期的标准值。我假设您希望闰年的 4 月 1 日从标准年输出 4 月 1 日，这需要从 365 天一年中的第 92 天（闰年）转移到第 91 天。

daily_value <- function(year, day_num) {
  leap <- year %in% c(2008, 2012, 2016, 2020, 2024)
  leap_day_val <- 0.5 * (mydata[59,2] + mydata[60,2])
  day_num_adj <- day_num + ifelse(leap & day_num >= 61, -1, 0)
  day_value <- ifelse(leap & day_num == 60, 
                       leap_day_val,
                       mydata[day_num_adj,2])
  day_value
}

测试

mydata[59,]
#   myday   myvalue
#59    59 0.5697196
daily_value(2016,59)
#[1] 0.5697196

mydata[59:60,]
#   myday    myvalue
#59    59  0.5697196
#60    60 -0.1350546
mean(c(0.5697196, -0.1350546))
#[1] 0.2173325
daily_value(2016,60)
#[1] 0.2173325

# Day 61 of 2016 was March 1, which is day 60 in years with 365 days
mydata[60,]
#   myday    myvalue
#60    60 -0.1350546
daily_value(2016,61)
#[1] -0.1350546

现在，我们可以将其应用于 2014-18 年的所有日子：

output <- data.frame(dates = seq.Date(as.Date("2014-01-01"), as.Date("2018-12-31"), 1))
output$day_of_year = lubridate::yday(output$dates)
output$value       = daily_value(lubridate::year(output$dates), output$day_of_year)


subset(output, day_of_year > 58 & day_of_year <= 61)
#          dates day_of_year      value
#59   2014-02-28          59  0.5697196
#60   2014-03-01          60 -0.1350546
#61   2014-03-02          61  2.4016178

#424  2015-02-28          59  0.5697196
#425  2015-03-01          60 -0.1350546
#426  2015-03-02          61  2.4016178

#789  2016-02-28          59  0.5697196
#790  2016-02-29          60  0.2173325  # Leap day gets avg of 2/28 and 3/01
#791  2016-03-01          61 -0.1350546  # Rest of leap year shifted back one day

#1155 2017-02-28          59  0.5697196
#1156 2017-03-01          60 -0.1350546
#1157 2017-03-02          61  2.4016178

#1520 2018-02-28          59  0.5697196
#1521 2018-03-01          60 -0.1350546
#1522 2018-03-02          61  2.4016178

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用lubridate 中的leap_year 函数。我编写了两个函数来自动执行您的任务：

set.seed(1)
mydata <- rnorm(365)

generate_days <- function(years){
  unlist(sapply(years, function(x) {
  if (lubridate::leap_year(x)){
    1:366} else {
      1:365}
  }))
}

generate_data <- function(years, my_data){ 
  unlist(sapply(years, function(x) {
  if (lubridate::leap_year(x)){
    c(my_data[1:59], mean(my_data[59:60]), my_data[60:365])} else {
      my_data}
}))
}

df <- data.frame(days = generate_days(2014:2018),
                 value = generate_data(2014:2018, mydata))

df[730+60,]

【讨论】：