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我在 R 中有一个 data.frame,其中一列是日期列表(其中许多是重复的),而另一列是该日期记录的温度。有问题的列看起来像这样(但有几千行和一些其他不必要的列):
Date | Temp
-----------------
1/2/13 34.4
1/2/13 36.4
1/2/13 34.3
1/4/13 45.6
1/4/13 33.5
1/5/13 45.2
mean(data.frame[[2]])
),但我完全不知道如何告诉 R 将该平均值与位于第一列中的单个值相匹配。
dput(head(my.dataframe))
的输出
请注意:我把“日期”和“时间戳”都删掉了,因为它们都有几千个条目,否则:
structure(list(RECID = 579:584, SITEID = c(101L, 101L, 101L,
101L, 101L, 101L), MONTH = c(6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L), DAY = c(7L,
7L, 7L, 7L, 7L, 7L), DATE = structure(c(34L, 34L, 34L, 34L, 34L,
34L), .Label = c("10/1/2013", "10/10/2013", "10/11/2013", "10/12/2013",
"10/2/2013", "10/3/2013", "10/4/2013", "10/5/2013", "10/6/2013",
"10/7/2013", "10/8/2013", "10/9/2013", "6/10/2013", "6/11/2013","9/9/2013"), class = "factor"), TIMESTAMP = structure(784:789, .Label = c("10/1/2013 0:00",
"10/1/2013 1:00", "10/1/2013 10:00", "10/1/2013 11:00", "10/1/2013 12:00",
"10/1/2013 13:00", "10/1/2013 14:00", "10/1/2013 15:00", "10/1/2013 16:00",
"10/1/2013 17:00", "10/1/2013 18:00", "10/1/2013 19:00", "10/1/2013 2:00"), class = "factor"), TEMP = c(23.376, 23.376, 23.833, 24.146,
24.219, 24.05), X.C = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA)), .Names = c("RECID",
"SITEID", "MONTH", "DAY", "DATE", "TIMESTAMP", "TEMP", "X.C"), row.names = c(NA,
6L), class = "data.frame")
最佳答案
这里有几个选项:
aggregate(Temp ~ Date, mydf, mean)
# Date Temp
# 1 1/2/13 35.03333
# 2 1/4/13 39.55000
# 3 1/5/13 45.20000
library(dplyr)
mydf %.% group_by(Date) %.% summarise(mean(Temp))
# Source: local data frame [3 x 2]
#
# Date mean(Temp)
# 1 1/2/13 35.03333
# 2 1/4/13 39.55000
# 3 1/5/13 45.20000
library(data.table)
DT <- data.table(mydf)
DT[, mean(Temp), by = Date]
# Date V1
# 1: 1/2/13 35.03333
# 2: 1/4/13 39.55000
# 3: 1/5/13 45.20000
library(xts)
dfX <- xts(mydf$Temp, as.Date(mydf$Date))
apply.daily(dfX, mean)
# [,1]
# 1-02-13 35.03333
# 1-04-13 39.55000
# 1-05-13 45.20000
xts
包,这将使您可以访问诸如
apply.daily
之类的功能,
apply.weekly
,
apply.monthly
等等,这将使您方便地聚合您的数据。
关于r - 按日期计算 data.frame 列平均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23179336/
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