Question

我知道有人可能在过去读过这个问题但又重新发布了这个问题，因为之前的问题并不是很清楚。

我有4个变量（Id，ASP，RSP，Volume）的数据框，如果ASP和RSP的连续值之间的绝对差值在+ -0.03之间，我想要的是取平均值。

例如：在ASP和RSP中，第一次两次观察的差异低于0.03，因此对于5109和5707的平均值，现在进行下一次观察（即第三次原因是第一次和第二次已经使用）ASP = 6.39 RSP = 6.28现在虽然第四次观察有0.03以下的差异，我们不能分数量，因为它在不同的Id 2202下所以保持相同等等。

数据：

df1 <- data.frame(Id = c(2201, 2201, 2201, 2202,2202), 
                      ASP= c(6.29, 6.31, 6.39, 6.39,6.36),
                      RSP= c(6.29,6.28,6.28,6.36,6.36),
                      Vol= c(5109, 5707, 5999, 5853,6590))

代码:(如果条件失败，我不知道如何取平均值，所以取1和零:(）

n=dim(s)[1]

diff_asp_max=s$ASP[1]+0.03
diff_RSP_max=s$RSP[1]+0.03

diff_asp_min=s$ASP[1]-0.03
diff_RSP_min=s$RSP[1]-0.03


for ( i in 1:n)
{

  if (s$ASP[i]< diff_asp_max & s$ASP[i]>diff_asp_min & s$RSP[i]>diff_RSP_min & s$RSP[i]< diff_RSP_max & s$diff_StoreId[i]!=1)
  {
    s$a[i]<- 1
  }
  else
  {


    s$a[i]=0
    diff_asp_max=s$ASP[i]+0.03
    diff_RSP_max=s$RSP[i]+0.03
    diff_asp_min=s$ASP[i]-0.03
    diff_RSP_min=s$RSP[i]-0.03
  }
}

Answer 1

我会这样做，它不会退出你的输出，因为第2行仍在那里，在我看来，组2202实际上满足你的平均标准。

ls1 <- split(df1,df1$Id)
ls2 <- lapply(ls1,function(x) {
  x$ASP_diff <- c(0,abs(diff(x$ASP)))
  x$RSP_diff <- c(0,abs(diff(x$RSP)))
  x$MeanVol <- ifelse(x$ASP_diff < 0.03 & x$ASP_diff < 0.03,mean(x[x$ASP_diff < 0.03 & x$ASP_diff < 0.03,"Vol"]),x$Vol)
  return(x[,c(1:4,7)])})
unsplit(ls2,df1$Id)

相对于R中其他列的列平均值

1 个答案: