我有一个像...这样的数据框。
date, name, area, value
01/01/15, brian, 20, 3
01/01/15, james, 30, 6
02/01/15, brian, 30, 4
02/01/15, james, 30, 5
我想逐日计算加权平均值。
在这个简化的示例中，我希望(20*3+30*6)/(20+30) = 01/01/15 weighted average和(30*4+30*5)/(30+30) = 02/01/15 weighted average等。
贡献一天加权平均值的行数不是先验已知的，可以是动态的。有几个值我想要加权平均值，但当然如果我有一个单一的工作示例，它应该很容易概括
谢谢！
答案 0 :(得分：2)
你可以这样做：
library(data.table)
setDT(df)[,.(waverage=sum(area*value)/sum(area)), date]
# date waverage
#1: 01/01/15 4.8
#2: 02/01/15 4.5
或使用weighted.mean：
setDT(df)[,.(waverage=weighted.mean(value,area)), date]
基础R您可以使用ave：
with(df, ave(value*area, date, FUN=sum)/ave(area, date, FUN=sum))
答案 1 :(得分：0)
有很多方法可以做到这一点，例如
stack(lapply(split(df[, 3:4], df$date), function(df) with(df, weighted.mean(x = value, w = area))))
# values ind
# 1 4.8 01/01/15
# 2 4.5 02/01/15
答案 2 :(得分：0)
您可以使用by功能
by(df, df$date, function(grp) weighted.mean(grp$value, grp$area), simplify=FALSE)
这会返回一个列表（simplify=FALSE），其中日期为名称，加权值为值。
如果您想要一个命名向量，或者unlist用于数据帧，则可以使用data.frame(dates=names(var), means=unlist(var))。