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在資料框中的列行中將月份名稱轉換為month.abb？

2022-03-22 16:30:10 移動端開發

我有一個名為data_subset. 在該aggregation_period 列中，我想將包含月份名稱（例如，3、4、5、6、7）的每一行替換為 month.abb 格式（例如 Mar、Apr、May、Jun、Jul）的整數，而不影響包含的其他行AMJ and MAMJJ. 我已經嘗試了以下代碼塊，但找不到達到所需結果的方法。

請問有什么想法和想法嗎？

> data_subset <- nor_ind_final_s1 %>%  filter(source == 'modis')
> head(data_subset, 10) 
   year aggregation_period value source statistic variable
1  2001                  3  0.44  modis      mean     NDVI
2  2001                  4  0.57  modis      mean     NDVI
3  2001                  5  0.62  modis      mean     NDVI
4  2001                  6  0.75  modis      mean     NDVI
5  2001                  7  0.62  modis      mean     NDVI
6  2002                  3  0.28  modis      mean     NDVI
7  2002                  4  0.43  modis      mean     NDVI
8  2002                  5  0.70  modis      mean     NDVI
9  2002                  6  0.80  modis      mean     NDVI
10 2002                  7  0.75  modis      mean     NDVI
> tail(data_subset)
    year aggregation_period  value source statistic variable
114 2012                AMJ 0.7000  modis      mean     NDVI
115 2013                AMJ 0.6450  modis      mean     NDVI
116 2014                AMJ 0.5825  modis      mean     NDVI
117 2015                AMJ 0.6500  modis      mean     NDVI
118 2016                AMJ 0.4375  modis      mean     NDVI
119 2017                AMJ 0.6575  modis      mean     NDVI
> # check the levels 
> levels(as.factor(data_subset$aggregation_period))
[1] "3"     "4"     "5"     "6"     "7"     "AMJ"   "MAMJJ"
> # create a vector of integers 
> m <- c("3", "4", "5", "6", "7")
> # convert months to month.abb
> m.abb <- month.abb[as.numeric(m)]
> # check which rows contain months
> mons <- which(data_subset$aggregation_period == m)
Warning message:
In data_subset$aggregation_period == m :
  longer object length is not a multiple of shorter object length
> mons
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
[26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
[51] 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75
[76] 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85
> # replace months names to month abbreviations

這是dput()我的資料。

> dput(data_subset)
structure(list(year = c(2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2002, 2002, 
2002, 2002, 2002, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2004, 2004, 2004, 
2004, 2004, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2006, 2006, 2006, 2006, 
2006, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 
2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2011, 
2011, 2011, 2011, 2011, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2013, 2013, 
2013, 2013, 2013, 2014, 2014, 2014, 2014, 2014, 2015, 2015, 2015, 
2015, 2015, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2017, 2017, 2017, 2017, 
2017, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 
2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2001, 2002, 2003, 2004, 
2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 
2016, 2017), aggregation_period = c("3", "4", "5", "6", "7", 
"3", "4", "5", "6", "7", "3", "4", "5", "6", "7", "3", "4", "5", 
"6", "7", "3", "4", "5", "6", "7", "3", "4", "5", "6", "7", "3", 
"4", "5", "6", "7", "3", "4", "5", "6", "7", "3", "4", "5", "6", 
"7", "3", "4", "5", "6", "7", "3", "4", "5", "6", "7", "3", "4", 
"5", "6", "7", "3", "4", "5", "6", "7", "3", "4", "5", "6", "7", 
"3", "4", "5", "6", "7", "3", "4", "5", "6", "7", "3", "4", "5", 
"6", "7", "MAMJJ", "MAMJJ", "MAMJJ", "MAMJJ", "MAMJJ", "MAMJJ", 
"MAMJJ", "MAMJJ", "MAMJJ", "MAMJJ", "MAMJJ", "MAMJJ", "MAMJJ", 
"MAMJJ", "MAMJJ", "MAMJJ", "MAMJJ", "AMJ", "AMJ", "AMJ", "AMJ", 
"AMJ", "AMJ", "AMJ", "AMJ", "AMJ", "AMJ", "AMJ", "AMJ", "AMJ", 
"AMJ", "AMJ", "AMJ", "AMJ"), value = c(0.44, 0.57, 0.62, 0.75, 
0.62, 0.28, 0.43, 0.7, 0.8, 0.75, 0.4, 0.46, 0.76, 0.76, 0.58, 
0.31, 0.46, 0.59, 0.74, 0.67, 0.4, 0.28, 0.71, 0.75, 0.76, 0.41, 
0.33, 0.56, 0.76, 0.62, 0.35, 0.4, 0.66, 0.76, 0.71, 0.39, 0.56, 
0.68, 0.78, 0.66, 0.64, 0.44, 0.71, 0.82, 0.65, 0.35, 0.41, 0.71, 
0.77, 0.67, 0.59, 0.37, 0.61, 0.72, 0.78, 0.56, 0.6, 0.69, 0.74, 
0.77, 0.59, 0.51, 0.56, 0.7, 0.81, 0.31, 0.32, 0.6, 0.68, 0.73, 
0.45, 0.48, 0.59, 0.73, 0.8, 0.41, 0.36, 0.22, 0.68, 0.49, 0.42, 
0.63, 0.45, 0.79, 0.76, 0.6, 0.592, 0.592, 0.554, 0.58, 0.536, 
0.576, 0.614, 0.652, 0.582, 0.614, 0.672, 0.634, 0.528, 0.61, 
0.432, 0.61, 0.64, 0.67, 0.64, 0.615, 0.625, 0.5675, 0.6325, 
0.67, 0.655, 0.64, 0.62, 0.7, 0.645, 0.5825, 0.65, 0.4375, 0.6575
), source = c("modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", "modis", 
"modis"), statistic = c("mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", "mean", 
"mean", "mean"), variable = c("NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", "NDVI", 
"NDVI", "NDVI", "NDVI")), row.names = c(NA, -119L), class = "data.frame")

uj5u.com熱心網友回復：

replace在預定義的向量上使用，沒有警告。

rp <- data_subset$aggregation_period %in% 1:12
data_subset |>
  transform(aggregation_period=
              replace(aggregation_period, rp, 
                      month.abb[as.double(aggregation_period[rp])]))
#     year aggregation_period  value source statistic variable
# 1   2001                Mar 0.4400  modis      mean     NDVI
# 2   2001                Apr 0.5700  modis      mean     NDVI
# 3   2001                May 0.6200  modis      mean     NDVI
# 4   2001                Jun 0.7500  modis      mean     NDVI
# 5   2001                Jul 0.6200  modis      mean     NDVI
# 6   2002                Mar 0.2800  modis      mean     NDVI
# ...
# 114 2012                AMJ 0.7000  modis      mean     NDVI
# 115 2013                AMJ 0.6450  modis      mean     NDVI
# 116 2014                AMJ 0.5825  modis      mean     NDVI
# 117 2015                AMJ 0.6500  modis      mean     NDVI
# 118 2016                AMJ 0.4375  modis      mean     NDVI
# 119 2017                AMJ 0.6575  modis      mean     NDVI

uj5u.com熱心網友回復：

如果列中的值介于 1 到 12 之間，則可以使用ifelse陳述句將列中的值替換aggregation_period為整數，然后用于month.abb重命名這些值。

head()并將tail()結果粘貼在這里。

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(aggregation_period = ifelse(aggregation_period %in% 1:12, 
                                     month.abb[as.integer(aggregation_period)], 
                                     aggregation_period))

   year aggregation_period  value source statistic variable
1  2001                Mar 0.4400  modis      mean     NDVI
2  2001                Apr 0.5700  modis      mean     NDVI
3  2001                May 0.6200  modis      mean     NDVI
4  2001                Jun 0.7500  modis      mean     NDVI
5  2001                Jul 0.6200  modis      mean     NDVI
6  2002                Mar 0.2800  modis      mean     NDVI
7  2002                Apr 0.4300  modis      mean     NDVI
8  2002                May 0.7000  modis      mean     NDVI
9  2002                Jun 0.8000  modis      mean     NDVI
10 2002                Jul 0.7500  modis      mean     NDVI
11 2012                AMJ 0.7000  modis      mean     NDVI
12 2013                AMJ 0.6450  modis      mean     NDVI
13 2014                AMJ 0.5825  modis      mean     NDVI
14 2015                AMJ 0.6500  modis      mean     NDVI
15 2016                AMJ 0.4375  modis      mean     NDVI
16 2017                AMJ 0.6575  modis      mean     NDVI

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    背景： Android專案里呼叫攝像頭拍攝視頻，原本使用的 MediaStore.ACTION_VIDEO_CAPTURE， 后來因專案需要，改成了camera2 1.Camera2Video 官方demo有點問題，下載后，不能直接整合到專案 問題1.多次拍攝視頻崩潰 問題2.雙擊record按鈕， ......

    uj5u.com 2020-09-10 07:00:50 more
  • Android 開發技術周報 Issue#293

    新聞 谷歌為Android TV開發者提供多種新功能 Android 11將自動填表功能整合到鍵盤輸入建議中 谷歌宣布Android Auto即將支持更多的導航和數字停車應用 谷歌Pixel 5只有XL版本 搭載驍龍765G且將比Pixel 4更便宜 [圖]Wear OS將迎來重磅更新：應用啟動時間 ......

    uj5u.com 2020-09-10 07:01:38 more
  • 海豚星空掃碼投屏 Android 接收端 SDK 集成 六步驟

    掃碼投屏，開放網路，獨占設備，不需要額外下載軟體，微信掃碼，發現設備。支持標準DLNA協議，支持倍速播放。視頻，音頻，圖片投屏。好點意思。還支持自定義基于 DLNA 擴展的操作動作。好像要收費，沒體驗。 這里簡單記錄一下集成程序。 一 跟目錄的build.gradle添加私有mevan倉庫 mave ......

    uj5u.com 2020-09-10 07:01:43 more
最新发布
  • 歡迎頁輪播影片

    如圖，引導開始，球從上落下，同時淡入文字，然后文字開始輪播，最后一頁時停止，點擊進入首頁。 在來看看效果圖。 重力球先不講，主要歡迎輪播簡單實作 首先新建一個類 TextTranslationXGuideView，用于影片展示 文本是類似的，最后會有個圖片箭頭影片，布局很簡單，就是一個 TextVi ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:40:31 more
  • 【FAQ】關于華為推送服務因營銷訊息頻次管控導致服務通訊類訊息

    一． 問題描述 使用華為推送服務下發IM訊息時，下發訊息請求成功且code碼為80000000，但是手機總是收不到訊息； 在華為推送自助分析（Beta）平臺查看發現，訊息發送觸發了頻控。 二． 問題原因及背景 2023年1月05日起，華為推送服務對咨詢營銷類訊息做了單個設備每日推送數量上限管理，具體 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:40:11 more
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  • 【FAQ】關于華為推送服務因營銷訊息頻次管控導致服務通訊類訊息

    一． 問題描述 使用華為推送服務下發IM訊息時，下發訊息請求成功且code碼為80000000，但是手機總是收不到訊息； 在華為推送自助分析（Beta）平臺查看發現，訊息發送觸發了頻控。 二． 問題原因及背景 2023年1月05日起，華為推送服務對咨詢營銷類訊息做了單個設備每日推送數量上限管理，具體 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:39:13 more
  • iOS從UI記憶體地址到讀取成員變數（oc/swift）

    開發除錯時，我們發現bug時常首先是從UI顯示發現例外，下一步才會去定位UI相關連的資料的。XCode有給我們提供一系列debug工具，但是很多人可能還沒有形成一套穩定的除錯流程，因此本文嘗試解決這個問題，順便提出一個暴論：UI顯示例外問題只需要兩個步驟就能完成定位作業的80%： 定位例外 UI 組 ......

    uj5u.com 2023-04-19 09:16:23 more
  • FIDE重磅更新！性能飛躍！體驗有禮！

    FIDE 開發者工具重構升級啦！實作500%性能提升，誠邀體驗！ 一直以來不少開發者朋友在社區反饋，在使用 FIDE 工具的程序中，時常會遇到諸如加載不及時、代碼預覽/渲染性能不如意的情況，十分影響開發體驗。 作為技術團隊，我們深知一件趁手的開發工具對開發者的重要性，因此，在2023年開年，FinC ......

    uj5u.com 2023-04-19 09:16:15 more
  • 游戲內嵌社區服務開放，助力開發者提升玩家互動與留存

    華為 HMS Core 游戲內嵌社區服務提供快速訪問華為游戲中心論壇能力，支持玩家直接在游戲內瀏覽帖子和交流互動，助力開發者擴展內容生產和觸達的場景。 一、為什么要游戲內嵌社區？ 二、游戲內嵌社區的典型使用場景 1、游戲內打開論壇 您可以在游戲內繪制論壇入口，為玩家提供沉浸式發帖、瀏覽、點贊、回帖、 ......

    uj5u.com 2023-04-19 09:15:46 more
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    uj5u.com 2023-04-19 09:14:53 more
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    uj5u.com 2023-04-19 09:14:08 more
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