卷帘窗滑块 R

发布于09月01日

我正在try 使用滑块函数来平均天气数据.我本质上想要以10天为增量进行绑定.所以1到10天，11到20天，21到30天.以下是一些示例数据:

historicalWeatherSummary <- structure(list(Historical_date = structure(c(3286, 3287, 3288, 
3289, 3290, 3291), class = "Date"), daily_min_temp_daytime = c(25.29, 
33.28, 39.33, 14.02, -2.47, 1.02), daily_min_temp_nighttime = c(25.45, 
29.82, 36.66, 6.3, -2.72, 1.18)), class = c("grouped_df", "tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -6L), groups = structure(list(
    Historical_date = structure(c(3286, 3287, 3288, 3289, 3290, 
    3291), class = "Date"), .rows = structure(list(1L, 2L, 3L, 
        4L, 5L, 6L), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of", 
    "vctrs_vctr", "list"))), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -6L), .drop = TRUE))

我正在使用下面的代码，我肯定没有正确使用它.

tenDayWindows <- historicalWeatherSummary %>%
  ungroup() %>%
  arrange(Historical_date) %>%
  mutate(`1to10_avg_min_daytime_temp` = slide_dbl(daily_min_temp_daytime, ~mean(.x), .after = 10, .complete = TRUE),
         `1to10_avg_min_nighttime_temp` = slide_dbl(daily_min_temp_nighttime, ~mean(.x), .after = 10, .complete = TRUE),
         `11to20_avg_min_daytime_temp` = slide_dbl(daily_min_temp_daytime, ~mean(.x), .step = 10, .after = 10,  .complete = TRUE),
         `11to20_avg_min_nighttime_temp` = slide_dbl(daily_min_temp_nighttime, ~mean(.x), .after = 10, .step = 10, .complete = TRUE),
         `21to30_avg_min_daytime_temp` = slide_dbl(daily_min_temp_daytime, ~mean(.x), .after = 10, .step = 20, .complete = TRUE),
         `21to30_avg_min_nighttime_temp` = slide_dbl(daily_min_temp_nighttime, ~mean(.x), .after = 10, .step = 20, .complete = TRUE),
         
         )

我的思维过程是，在步数为10和步数为20之后，它会计算出10行的平均值.有人能给我指个正确的方向吗？我正在查看指定日期后第1天到第10天、第11天到20天和第21天到30天的平均值.

编辑-添加的图像示例:

historicalWeatherSummary %>% ungroup() %>% arrange(Historical_date) %>% mutate(across(2:3, ~slider::slide_index_dbl(.x, Historical_date, mean , .after = 9), .names = "d1_10_{.col}"), across(2:3, ~slider::slide_index_dbl(.x, Historical_date, mean , .before = -2, .after = 19), .names = "d11_20_{.col}"), across(2:3, ~slider::slide_index_dbl(.x, Historical_date, mean , .before = -3, .after = 29), .names = "d21_30_{.col}"))

Historical_date daily_min_temp_daytime daily_min_temp_nighttime d1_10_daily_min_temp_daytime d1_10_daily_min_temp_nighttime d11_20_daily_min_temp_daytime d11_20_daily_min_temp_nighttime d21_30_daily_min_temp_daytime d21_30_daily_min_temp_nighttime <date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 1978-12-31 25.3 25.4 18.4 16.1 13.0 10.4 4.19 1.59 2 1979-01-01 33.3 29.8 17.0 14.2 4.19 1.59 -0.725 -0.77 3 1979-01-02 39.3 36.7 13.0 10.4 -0.725 -0.77 1.02 1.18 4 1979-01-03 14.0 6.3 4.19 1.59 1.02 1.18 NaN NaN 5 1979-01-04 -2.47 -2.72 -0.725 -0.77 NaN NaN NaN NaN 6 1979-01-05 1.02 1.18 1.02 1.18 NaN NaN NaN NaN

卷帘窗滑块 R

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