我有一个数据框，该数据框是1961年至2018年间每月分辨率的气象测量的时间序列。我对测量月平均温度的变量感兴趣，因为我需要夏季的多年平均温度。
为此，我必须从“ DateVaraible”列中过滤出第五和第六位数字，即月份。时间列中的值的格式如下：“ 19610701”。所以我需要1961年以后的07（Juli）。
我开始为其他目的编码1个月，所以我没有尝试任何值得一提的事情。我猜.grepl可以完成这项工作，但是我不知道“匹配”运算符的工作方式。
因此，我从这个有效的代码开始。
summersmonth<- Df[DateVariable %like% "19610101" I DateVariable %like% "19610201"]
我期待这样的代码
summermonths <- Df[DateVariable %like% "**06**" I DateVariable%like% "**07**..]
这样，所有月份数字从06到09的条目都将保存在新的数据框summermonths中。
在此先感谢您对我的问题的任何答复或反馈。
更新资料
感谢您的回答，我得到了第一部分，这是将变量转换为as.date格式为“ month”（Class = char）的a现在，我需要选择Juni到September的月份。一个可怕的方式来获得我想要的结果是做一些subset和rbind之后。
Sommer1<-subset(Df, MonthVar == "Mai")
Sommer2<-subset(Df, MonthVar == "Juli")
Sommer3<-subset(Df, MonthVar == "September")
SummerTotal<-rbind(Sommer1,Sommer2,Sommer3)
我很高兴看到这篇文章写得整整齐齐。
更新2-解决方案
这是整齐的方法，例如在子集函数和逻辑运算符中使用多个条件
Veg_Seas<-subset(Df, subset = MonthVar %in% c("Mai","Juni","Juli","August","September"))