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私は最近dplyr機能group_byとsummariseを使用して切り取ったエラーに関してquestionを投稿しました。 エラーの原因は、通常のベクトルの代わりにデータフレーム内に1列の行列があるためです。 これは、行列をベクトルに強制することによって解決されました...しかし、私が今知りたいことは、最初にそこにいかにあるのかです！データフレーム内に現れる行列 - これはどのように起こったのですか？
私はdownloaded hereなると次のコードを使用して使用するために準備することができますに取り組んでいたデータセット：ここ
library(pracma)
library(plyr)
library(dplyr)
raw_data <- read.csv("Output/FluxN2O.csv", stringsAsFactors = FALSE)
test_data <- raw_data %>% mutate(Chamber = as.factor(Chamber), Treatment = as.factor(Treatment. Time = as.POSIXct(Time, format = "%Y-%m-%d %H:%M:%S")))
はhead()と `STR（）である：
> head(test_data)
Time Chamber_closed Slope R_Squared Chamber Treatment Flux_N2O Time_relative Time_cumulative
1 2016-05-03 00:08:21 10.23 8.873843e-07 0.6941540 10 AN 0.7567335 0.0 0.0
2 2016-05-03 06:10:21 12.24 -5.540907e-06 0.7728001 12 U -4.7251117 362.0 362.0
3 2016-05-03 06:42:21 10.24 -5.260463e-06 0.9583473 10 AN -4.4859581 32.0 394.0
4 2016-05-03 07:12:21 9.23 -5.320429e-06 0.7602987 9 IU -4.5370951 30.0 424.0
5 2016-05-03 07:42:21 7.23 3.135043e-06 0.7012436 7 U 2.6734669 30.0 454.0
6 2016-05-03 20:10:15 5.24 5.215290e-06 0.7508935 5 AN 4.4474364 747.9 1201.9
> str(Flux_output)
'data.frame': 2234 obs. of 7 variables:
$ Time : POSIXct, format: "2016-04-21 15:34:22" "2016-04-21 15:42:36" ...
$ Chamber_closed: num 16.1 15.1 16.2 15.2 14.1 12.1 13.1 10.1 9.1 7.1 ...
$ Slope : num -0.000246 0.000162 0.00279 -0.002263 0.002563 ...
$ R_Squared : num 0.575 0 0.302 0.462 0.299 ...
$ Chamber : Factor w/ 13 levels "1","3","4","5",..: 13 12 13 12 11 9 10 8 7 6 ...
$ Treatment : Factor w/ 4 levels "AN","IU","std_amb",..: 2 1 2 1 4 4 3 1 2 4 ...
$ Flux_N2O : num -210 138 2379 -1929 2186 ...
私はその後、走りました$ Total_emmissions行列を含むcum_ems_totalsデータフレームを生成するコードを次に示します。
cum_ems <- Flux_output %>%
filter(Chamber != "13", R_Squared > 0.6, Time > "2016-05-03 00:00:00") %>%
group_by(Chamber) %>%
mutate(Time_relative = difftime(Time, lag(Time, default = Time[1]), units = c("hours")),
Time_relative = as.numeric(Time_relative),
Time_cumulative = cumsum(Time_relative),
cumulative_emissions=cumtrapz(Time_cumulative, Flux_N2O))
cum_ems_totals <- cum_ems %>% group_by(Chamber) %>%
summarise(Total_emmissions = last(cumulative_emissions)) %>%
mutate(Treatment = revalue(Chamber, c("1" = "U", "3" = "IU","4" = "AN","5" = "AN","6" = "IU","7" = "U", "9" = "IU","10" = "AN", "12" = "U","14" = "U", "15" = "AN", "16" = "IU")),
Block = revalue(Chamber, c("1"="1", "3"="1", "4"="1", "5"="2", "6"="2", "7"="2", "9"="3", "10" = "3", "12"="3", "14" = "4", "15" = "4", "16" = "4")))
> str(cum_ems_totals)
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 12 obs. of 4 variables:
$ Chamber : Factor w/ 13 levels "1","3","4","5",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 ...
$ Total_emmissions: num [1:101, 1] 5769 7790 5167 7626 1964 ...
$ Treatment : Factor w/ 4 levels "U","IU","AN",..: 1 2 3 3 2 1 2 3 1 1 ...
$ Block : Factor w/ 5 levels "1","2","3","13",..: 1 1 1 2 2 2 3 3 3 5 ...
誰にでも、なぜ標準マトリックスの行列が出現しているのか、それに応じてコードをどのように変更できるのかは誰にでも分かります。 は、私はそれがこのコード行
summarise(Total_emmissions = last(cumulative_emissions))
感謝を形成してきたと推定します！
cumtrapz'は、1列の行列を返す 'ように見えます。あなたの周りを回避するには、 'c（cumtrapz（Time_cumulative、Flux_N2O）））'のようなことをすることができるかもしれません。 – aosmith
@Sathish 'str（Flux_output）'を追加しました。 'dput'はあまりにも大きすぎてここに追加するにはあまりにも大きい –
@aosmithそれはちょうどうまく動作します - あなたがそれを答えとして書くなら私はそれを受け入れます。ありがとう –