这实际上是我几周前在这里发布的另一个问题的后续,并得到了答案。
在我最初的问题中,我想找到数据集中径流事件之间的天数。如下面的数据样本所示:
Date Runoff No_Days
01/01/1980 0 4
02/01/1980 0 3
03/01/1980 0 2
04/01/1980 0 1
05/01/1980 4.5 0
06/01/1980 2 0
07/01/1980 0 6
08/01/1980 0 5
09/01/1980 0 4
10/01/1980 0 3
11/01/1980 0 2
12/01/1980 0 1
13/01/1980 1.2 0
14/01/1980 0 4
15/01/1980 0 3
16/01/1980 0 2
17/01/1980 0 1
18/01/1980 0.8 0
我设法使用以下代码解决了这个问题:
DF$No_Days <-unlist(lapply(rle(DF$Runoff>0.05)$lengths,function(x) rev(seq(x:1))))
DF$No_Days <-ifelse(DF$Runoff>0.05,0,DF$No_Days)
这一切都适用于单个数据集,即一组的一个时间序列。然而,我现在正在苦苦挣扎的是如何根据分组变量(Soil)操作上述代码以对同一 data.table 中的多个时间序列数据集执行相同的操作,例如:
Date Runoff No_Days Soil
01/01/1980 0 4 Clay
02/01/1980 0 3 Clay
03/01/1980 0 2 Clay
04/01/1980 0 1 Clay
05/01/1980 4.5 0 Clay
06/01/1980 2 0 Clay
07/01/1980 0 6 Clay
08/01/1980 0 5 Clay
09/01/1980 0 4 Clay
10/01/1980 0 3 Clay
11/01/1980 0 2 Clay
12/01/1980 0 1 Clay
13/01/1980 1.2 0 Clay
14/01/1980 0 4 Clay
15/01/1980 0 3 Clay
16/01/1980 0 2 Clay
17/01/1980 0 1 Clay
18/01/1980 0.8 0 Clay
01/01/1980 0 5 Sand
02/01/1980 0 4 Sand
03/01/1980 0 3 Sand
04/01/1980 0 2 Sand
05/01/1980 0 1 Sand
06/01/1980 2 0 Sand
07/01/1980 0 11 Sand
08/01/1980 0 10 Sand
09/01/1980 0 9 Sand
10/01/1980 0 8 Sand
11/01/1980 0 7 Sand
12/01/1980 0 6 Sand
13/01/1980 0 5 Sand
14/01/1980 0 4 Sand
15/01/1980 0 3 Sand
16/01/1980 0 2 Sand
17/01/1980 0 1 Sand
18/01/1980 0.8 0 Sand
目前,如果我运行代码,它不会区分不同的土壤类型,因此不会在每个时间序列之后“重新启动”排序。
从周围阅读看来,我可能需要将lapply()
原始代码替换为by()
. 我认为只要rle()
首先根据土壤进行分组,这将起作用,但我找不到任何这样做的方法。
因此,请提供任何帮助!