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给数据框 r 分配类 PCICt。

rnetcdf
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我有一大批NetCDF文件，其中包含按月平均的历史天气数据。时间维度单位为“自1600-01-01以来的天数”，使用360天日历。我使用了PCICt软件包，根据360天日历正确格式化了时间维度。我的问题是：

  1. 当我尝试将数据写入数据框或保存到输出文件时，会收到以下错误消息：Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE) : cannot coerce class ""PCICt"" to a data.frame

  2. 我能从这个PCICt数据中提取年份和月份吗？

非常感谢您的帮助。
#packages used
require("PCICt")
require("RNetCDF")

#dput output assigned to "ex" variable (units "Days since 1600-01-01")
ex <- structure(c(1095, 1125, 1155, 1185, 1215, 1245, 1275, 1305, 1335, 
1365, 1395, 1425), .Dim = 12L)

#used PCICt to correctly format date stamp
cal <- "360_day"
origin <- ("1600-01-01")
seconds.per.day <- 86400
origin.pcict <- as.PCICt(origin,cal)
ex_pcict <- origin.pcict + (ex * seconds.per.day)

#result of PCICt code
> print(ex_pcict)
 [1] "1603-01-16" "1603-02-16" "1603-03-16" "1603-04-16"
 [5] "1603-05-16" "1603-06-16" "1603-07-16" "1603-08-16"
 [9] "1603-09-16" "1603-10-16" "1603-11-16" "1603-12-16"

#class definition
> class(ex_pcict)
[1] "PCICt"

#attempt to write to data.frame and resulting error message
> data.frame(date = ex_pcict)
Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE) : 
  cannot coerce class ""PCICt"" to a data.frame

[SOLVED] 经过一夜的思考，今天早上我来到办公室，并开始尝试类转换，最终得到了一个可以使用的日期类：
ex_char <- as.character.PCICt(ex_pcict)

ex_date <- as.Date(ex_char)

然后我可以将"ex_date"写入数据框并导出为.txt文件。我还使用as.numeric(format(ex_date, "%m")和"%Y"分别提取月份和年份。

1个回答
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或许回答有点晚了，但是有一种新的方法来处理这个问题。

用于气候数据的CF日历

大多数气候观测和预测数据都使用CF元数据约定进行格式化，使用时间坐标定义来格式化观测/预测的时间戳。您的数据中有很多迹象表明这确实适用于您的数据。现在在CRAN上有一个名为CFtime的软件包。该软件包可以透明地处理所有CF日历：

install.packages("CFtime")
library(CFtime)

# Using your example
cf <- CFtime("days from 1600-01-01", "360_day", 
             c(1095, 1125, 1155, 1185, 1215, 1245, 1275, 1305, 1335, 
               1365, 1395, 1425))

# In a CF-compliant file you would read this straight out of your netCDF file
nc <- nc_open("my_data_file.nc")
cf <- CFtime(nc$dim$time$units, nc$dim$time$calendar, nc$dim$time$vals)

# Make a data.frame of the dates as string
data.frame(date = CFtimestamp(cf))

请注意，这些日期字符串不一定是标准日历上的有效日期（因此与POSIXt和Date类不兼容）。例如，1600-02-30是一个有效日期，而1600-03-31是无效的，使用的是360_day日历。
这适用于CF日历中的任何一个，包括标准日历。这比你使用PCICt软件包的示例更简单明了，只需两行代码即可实现。

为什么POSIXt与CF日历不兼容

CF约定中有九种不同的日历，其中有几种与POSIXt不兼容：365_day和noleap没有闰年，即使是2016年或2020年；在366_day和all_leap日历中，每年都有一个闰日；最后，在360_day日历中，每年有12个每月都是30天的月份。
你的日期没有问题，因为它总是在月中（另一种CF约定），但是对于每日数据，你很快就会遇到问题。使用as.character.PCICt()然后再用as.Date()将给你一个预期的Date向量，但它会缺少某些日期（例如没有1月31日），并且2月29日和30日会有NA值。
再次强调，CFtime软件包可以在不丢失任何数据的情况下处理这些日历。

为什么要费心呢？

在全球气候研究中，通常的兴趣是确定相对于某个基准线的变化。大多数研究使用1850年作为基准年份，目前全球平均气温自那年以来已经升高了约1.3K。考虑到全球平均温度约为287K，我们观察到的相对变化在约170年间为1.3 / 287 = 0.45%。许多研究使用较小的比较时段，例如“与1991-2020年基准期间相比的中21世纪温度”。随意移动一两天（如PCICt所做的）可能会模糊数据中的信号。
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