【发布时间】:2018-04-07 21:32:08
【问题描述】:
我有一个如下图的数据框:
set.seed(123)
df <- data.frame(loc.id = rep(1:10, each = 101*10),
year = rep(rep(2001:2010, each = 101), times = 10),
day = rep(rep(250:350, times = 10), times = 10),
ref.rain = rep(c(400,500,450,430,470,576,644,230,850,690), each = 10*101),
rain = runif(min = 0, max = 20, 10*101*10))
数据框包含 10 个位置的数据。对于每个位置,我都有从 2001 年到 2010 年从 doy 250 到 doy 350 的降雨数据。ref.rain 是每个位置的参考降雨量,一个位置的所有年份都相同,但 10 个位置中的每一个都不同。
对于每个位置和每年,我想确定累积降雨量达到参考降雨量的 1%、2%、3%....5% 所需的天数(从 doy 250 开始)那个位置。这就是我所做的
# define a function which does the job
my.fun <- function(x,y){ifelse(sum(cumsum(x) >= y) == 0, NA, which.max(cumsum(x) >= y))}
df1 <- data.table(df %>% group_by(loc.id,year) %>%
mutate(rain.01 = ref.rain*0.01, # calculate 1% of the ref.rain
rain.02 = ref.rain*0.02,
rain.03 = ref.rain*0.03,
rain.04 = ref.rain*0.04,
rain.05 = ref.rain*0.05) %>%
summarise(days2rain01 = my.fun(rain,rain.01), # apply the function that gives the no. of days to reach 1%
days2rain02 = my.fun(rain,rain.02),
days2rain03 = my.fun(rain,rain.03),
days2rain04 = my.fun(rain,rain.04),
days2rain05 = my.fun(rain,rain.05)))
我的问题是我希望my.fun 足够灵活,以便我可以计算否。任何百分比降雨的天数(1%、2%、3%、........50%)。目前,如果我想计算更多百分比,我必须添加一个额外的rain.XX = ref.rain*XX 参数,然后添加一个额外的days2rainXX = my.fun(rain,rain.XX) 参数。如何编写函数以获取百分比向量并生成结果。
【问题讨论】:
标签: r dplyr data.table tidyverse cumsum