r - 如果每年的日子不一样，我如何专门针对某些月份进行过滤？

Question

这可能是一个已经被问过的非常简单的问题，但是..
我有一个数据框，它是从 excel 中生成的 CSV 文件构建的。观察结果不是均匀采样的，即它们是针对电力使用的“高峰”时间。这意味着他们每年排除不同的日子。我有 20 年的数据(1993-2012)并且正在运行 non Robust 和 Robust LOESS 以提取季节性和线性趋势。
分解完成后，我只想关注 6 月到 9 月的观察结果。

如何创建仅包含这些结果的新数据框？

对格式也很抱歉。

         Date MaxLoad     TMAX
1  1993-01-02    2321 118.6667
2  1993-01-04    2692 148.0000
3  1993-01-05    2539 176.0000
4  1993-01-06    2545 172.3333
5  1993-01-07    2517 177.6667
6  1993-01-08    2438 157.3333
7  1993-01-09    2302 152.0000
8  1993-01-11    2553 144.3333
9  1993-01-12    2666 146.3333
10 1993-01-13    2472 177.6667

Answer 1

正如 Joran 所指出的，除了基本 R 之外，您不需要任何其他东西:

## Reproducible data
df <-
data.frame(Date = seq(as.Date("2009-03-15"), as.Date("2011-03-15"), by="month"),
           MaxLoad = floor(runif(25,2000,3000)), TMAX=runif(25,100,200))

## One  option
df[months(df$Date) %in% month.name[6:9],]
#          Date MaxLoad     TMAX
# 4  2009-06-15    2160 188.4607
# 5  2009-07-15    2151 164.3946
# 6  2009-08-15    2694 110.4399
# 7  2009-09-15    2460 150.4076
# 16 2010-06-15    2638 178.8341
# 17 2010-07-15    2246 131.3283
# 18 2010-08-15    2483 112.2635
# 19 2010-09-15    2174 160.9724

## Another option: strftime() will be more _generally_ useful than months()
df[as.numeric(strftime(df$Date, "%m")) %in% 6:9,]