Remodelage des données de vitesse et de direction du vent EPA avec dcast dans R

Question

J'essaie de convertir des données de vent de format long en format large. La vitesse du vent et la direction du vent sont répertoriées dans la colonne Parameter.Name. Ces valeurs doivent être castées par les variables Local.Site.Name et Date.Local.

S'il y a plusieurs observations par ligne Local.Site.Name + Date.Local unique, alors je veux la valeur moyenne de ces observations. L'argument intégré 'fun.aggregate = mean' fonctionne très bien pour la vitesse du vent, mais la direction moyenne du vent ne peut pas être calculée de cette façon car les valeurs sont en degrés. Par exemple, la moyenne de deux directions du vent près du Nord (350, 10) produirait comme Sud (180). Par exemple: ((350 + 10)/2 = 180), malgré la moyenne polaire de 360 ​​ou 0.

Le paquet 'circulaire' nous permettra de calculer la direction moyenne du vent sans avoir à effectuer de trigonométrie, mais J'ai du mal à essayer d'imbriquer cette fonction supplémentaire dans l'argument 'fun.agrgregate'. Je pensais que d'une simple instruction else if ferait l'affaire, mais je suis en cours d'exécution dans l'erreur suivante:

Error in vaggregate(.value = value, .group = overall, .fun = fun.aggregate, : could not find function ".fun" 
In addition: Warning messages: 
1: In if (wind$Parameter.Name == "Wind Direction - Resultant") { : 
    the condition has length > 1 and only the first element will be used 
2: In if (wind$Parameter.Name == "Wind Speed - Resultant") { : 
    the condition has length > 1 and only the first element will be used  
3: In mean.default(wind$"Wind Speed - Resultant") : 
    argument is not numeric or logical: returning NA 

L'objectif est d'être en mesure d'utiliser le fun.aggregate = mean pour Vitesse du vent, mais le mean(circular(Wind Direction, units = 'degrees') la direction du vent.

est ici les données originales (> 100 Mo): https://drive.google.com/open?id=0By6o_bZ8CGwuUUhGdk9ONTgtT0E

est ici un sous-ensemble des données (1er 100 lignes): https://drive.google.com/open?id=0By6o_bZ8CGwucVZGT0pBQlFzT2M

Voici mon script:

library(reshape2) 
library(dplyr) 
library(circular) 

#read in the long format data: 
wind <- read.csv("<INSERT_FILE_PATH_HERE>", header = TRUE) 

#cast into wide format: 
wind.w <- dcast(wind, 
      Local.Site.Name + Date.Local ~ Parameter.Name, 
      value.var = "Arithmetic.Mean", 
      fun.aggregate = (
       if (wind$Parameter.Name == "Wind Direction - Resultant") { 
       mean(circular(wind$"Wind Direction - Resultant", units = 'degrees')) 
       } 
       else if (wind$Parameter.Name == "Wind Speed - Resultant") { 
       mean(wind$"Wind Speed - Resultant") 
       }), 
      na.rm = TRUE) 

Toute aide serait grandement apprécié!

-spacedSparking

EDIT: VOICI LA SOLUTION:

library(reshape2) 
library(SDMTools) 
library(dplyr) 
#read in the EPA wind data: 
#This data is publicly accessible, and can be found here: https://aqsdr1.epa.gov/aqsweb/aqstmp/airdata/download_files.html  
wind <- read.csv("daily_WIND_2016.csv", sep = ',', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) 

#convert long format wind speed data by date and site id: 
wind_speed <- dcast(wind, 
        Local.Site.Name + Date.Local ~ Parameter.Name, 
        value.var = "Arithmetic.Mean", 
        fun.aggregate = function(x) { 
         mean(x, na.rm=TRUE) 
        }, 
        subset = .(Parameter.Name == "Wind Speed - Resultant") 
) 

#convert long format wind direction data into wide format by date and local site id: 
wind_direction <- dcast(wind, 
         Local.Site.Name + Date.Local ~ Parameter.Name, 
         value.var = "Arithmetic.Mean", 
         fun.aggregate = function(x) { 
          if(length(x) > 0) 
          circular.averaging(x, deg = TRUE) 
          else 
          -1 
         }, 
         subset= .(Parameter.Name == "Wind Direction - Resultant") 
) 

#join the wide format split wind_speed and wind_direction dataframes 
wind.w <- merge(wind_speed, wind_direction) 

Answer 1

vous pouvez utiliser sous-ensemble dans dcast pour appliquer les deux fonctions et obtenir séparés dataframes les fusionner puis

library(reshape2) 
library(dplyr) 
library(circular) 

#cast into wide format: 
wind_speed <- dcast(wind, 
       Local.Site.Name + Date.Local ~ Parameter.Name, 
       value.var = "Arithmetic.Mean", 
       fun.aggregate = function(x) { 
        mean(x, na.rm=TRUE) 
       }, 
       subset=.(Parameter.Name == "Wind Speed - Resultant") 
) 

wind_direction <- dcast(wind, 
        Local.Site.Name + Date.Local ~ Parameter.Name, 
        value.var = "Arithmetic.Mean", 
        fun.aggregate = function(x) { 
         if(length(x) > 0) 
         mean(circular(c(x), units="degrees"), na.rm=TRUE) 
         else 
         -1 
        }, 
        subset=.(Parameter.Name == "Wind Direction - Resultant") 
) 


wind.w <- merge(wind_speed, wind_direction) 

Answer 2

Vous utilisez wind.w à l'intérieur du code qui définit wind.w - qui ne va pas au travail!

Vous utilisez également les guillemets inclinés (`) au lieu des guillemets droits ('). Les guillemets droits doivent être utilisés pour délimiter une chaîne.

Answer 3

bien merci à tous de votre aide, je réussi à résoudre ce problème agaçant de direction du vent. Parfois, la résolution de problèmes consiste simplement à connaître les bonnes questions à poser. Dans mon cas, apprendre le terme «vectorisation moyenne» était tout ce dont j'avais besoin! Il y a une fonction intégrée de moyenne de vecteur appelée circular.averaging() du paquet SDMTools qui fait la moyenne de la direction du vent et produit une sortie qui est toujours entre 0-359 degrés! Ce que j'ai fini par faire était d'ajouter le script de tjjjohnson. J'ai changé l'argument fun.aggregate de mean(circular(c(x), units = "degrees"), na.rm = TRUE) à circular.averaging(x, deg = TRUE) Voici les histogrammes des données raw and aggregated! Tout a l'air bien, merci à tous!