本教程介绍如何使用R语言高效地处理和分析日期数据，包括读取、格式化以及计算等实用技巧。
主要使用R语言处理初期日期数据。
```r
data1 <- read.csv(file = C:/Users/li/Desktop/参数优化/a.csv, header = TRUE)
data2 <- read.csv(file = C:/Users/li/Desktop/参数优化/b.csv, header = TRUE)
# 提取日期数据
date1 <- as.Date(data1$日期, format=%Y-%m-%d)
dates <- paste(data2$年, data2$月, data2$日, sep=/)
date2 <- as.Date(dates, format=%Y/%m/%d)
xdate1 <- date1[1:28] # tree 1
xdate2 <- date1[29:54] # tree 2
xdate3 <- date1[55:81] # tree 3
# 构造09-01的日期形式
dates <- paste(data1$年 - 1, 09, 01, sep=/)
datestan <- as.Date(dates, format=%Y/%m/%d)
datestan1 <- datestan[1:28] # tree 1
datestan2 <- datestan[29:54] # tree 2
datestan3 <- datestan[55:81] # tree 3
# 提取气温数据
temp <- as.numeric(data2$平均气温)
## -------------------------------------------------
Rc <- function(c, Tb) {
rc = 0
ci <- datn1
while(rc != c | ci <= datn1 + 140){
rc <- rc + sum(temp[ci] <= Tb)
ci <- ci + 1
}
print(ci)
}
Rf <- function(f, Tb) {
rf = 0
fi <- tb
while(rf <= f | fi <= tb + 200) {
if (temp[fi] <= Tb){
rf <- rf + 0
} else {
rf <- rf + temp[fi] - Tb
}
fi = fi + 1
}
print(c(fi,rf))
}
## ------------------------------
ypre <- datestan1
for(i in 1:28) {
dat1 <- datestan1[i]
datn1 <- which(date2 == dat1)
tb <- Rc(c=100,Tb=10)
result <- Rf(f=100, Tb=10)
y = result[1]
rf = result[2]
ypre[i] <- dat1 + y - datn1
}
r2 <- mean(ypre-xdate1)
```
这段代码展示了如何使用R语言处理日期数据和气温信息，并定义了两个函数`Rc()` 和 `Rf()` 来计算特定条件下的结果，最后通过循环和这些函数来生成预测值并进行评估。
5星
