R 如何将每小时太阳辐射值转换为每天计算的0到1之间的每小时值

我有一个数据框df，数据是关于9个月内每小时df$Datetime太阳辐射df$辐照度的。例如：

df<- data.frame(Datetime=c("2019-07-30 00:00:00","2019-07-30 01:00:00","2019-07-30 02:00:00","2019-07-30 03:00:00","2019-07-30 04:00:00","2019-07-30 05:00:00","2019-07-30 06:00:00","2019-07-30 07:00:00","2019-07-30 08:00:00","2019-07-30 09:00:00","2019-07-30 10:00:00","2019-07-30 11:00:00","2019-07-30 12:00:00","2019-07-30 13:00:00","2019-07-30 14:00:00","2019-07-30 15:00:00","2019-07-30 16:00:00","2019-07-30 17:00:00","2019-07-30 18:00:00","2019-07-30 19:00:00","2019-07-30 20:00:00","2019-07-30 21:00:00"),
                Irradiance=c(0,0,0,0,0,1354,8574,15698,35874,87569,148632,248254,358326,387520,312542,249874,189325,102458,59632,24879,1003,0))

df$Datetime <- as.POSIXct(df$Datetime, format="%Y-%m-%d %H:%M:%S",tz="utz")

df

              Datetime Irradiance
1  2019-07-30 00:00:00          0
2  2019-07-30 01:00:00          0
3  2019-07-30 02:00:00          0
4  2019-07-30 03:00:00          0
5  2019-07-30 04:00:00          0
6  2019-07-30 05:00:00       1354
7  2019-07-30 06:00:00       8574
8  2019-07-30 07:00:00      15698
9  2019-07-30 08:00:00      35874
10 2019-07-30 09:00:00      87569
11 2019-07-30 10:00:00     148632
12 2019-07-30 11:00:00     248254
13 2019-07-30 12:00:00     358326
14 2019-07-30 13:00:00     387520
15 2019-07-30 14:00:00     312542
16 2019-07-30 15:00:00     249874
17 2019-07-30 16:00:00     189325
18 2019-07-30 17:00:00     102458
19 2019-07-30 18:00:00      59632
20 2019-07-30 19:00:00      24879
21 2019-07-30 20:00:00       1003
22 2019-07-30 21:00:00          0

然而，在我的情况下，当我的数据帧跨越一天以上，大约240天时，我不知道如何做到这一点。考虑到每天的最大辐照度，我应该如何创建一个名为LightIntensity的变量

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注意：我更愿意学习使用data.table语言，但是，其他方法对我很有用。

如果您想计算白天的光强，请使用ave

资料

由于问题中发布的数据仅持续一天，我将再添加5天。辐照度与第一天相似

set.seed(1234)
DT <- df$Datetime + rep(86400, nrow(df))*rep(0:4, each = nrow(df))
Irr <- round(abs(jitter(rep(df$Irradiance, 5))))
df2 <- rbind(df, data.frame(Datetime = DT, Irradiance = Irr))
rm(DT, Irr)

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如果你想计算白天的光照强度，请使用ave

资料

由于问题中发布的数据仅持续一天，我将再添加5天。辐照度与第一天相似

set.seed(1234)
DT <- df$Datetime + rep(86400, nrow(df))*rep(0:4, each = nrow(df))
Irr <- round(abs(jitter(rep(df$Irradiance, 5))))
df2 <- rbind(df, data.frame(Datetime = DT, Irradiance = Irr))
rm(DT, Irr)

dplyr选项：

dplyr选项：

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除以最大df$LightIntensity除以最大df$LightIntensity，这是完美的@Rui Barradas。请注意：当我复制数据帧示例df2时，我得到两倍于2019-07-30的一天，然后脚本使用具有最大辐照度的一天，两个2019-07-30中的一个获得一个小时的值，最大辐照度略低于1。但是剧本做得很好。非常感谢你，这太完美了@Rui Barradas。请注意：当我复制数据帧示例df2时，我得到两倍于2019-07-30的一天，然后脚本使用具有最大辐照度的一天，两个2019-07-30中的一个获得一个小时的值，最大辐照度略低于1。但是剧本做得很好。非常感谢你

set.seed(1234)
DT <- df$Datetime + rep(86400, nrow(df))*rep(0:4, each = nrow(df))
Irr <- round(abs(jitter(rep(df$Irradiance, 5))))
df2 <- rbind(df, data.frame(Datetime = DT, Irradiance = Irr))
rm(DT, Irr)

df %>%
  group_by(as.Date(Datetime)) %>%
  mutate(LightIntensity = Irradiance/max(Irradiance))