Question

我有一个如下所示的数据集：

str(m12)'data.frame':   48178 obs. of  10 variables:
$ created_utc  : POSIXct, format: "2016-04-19 02:59:02" "2016-05-01 01:51:58" "2016-04-20 15:11:24" "2016-04-26 23:09:13" ...
$ WC           : int  122 24 27 34 43 30 18 49 52 16 ...
$ Analytic     : num  74.05 6.55 1.32 26.21 11.64 ...
$ Clout        : num  20.6 1 35.5 38.4 40.8 ...
$ Authentic    : num  80.8 91.3 92.5 14.7 87.5 ...
....

我想计算每一天每个变量的平均分数。

我试过了：

mean <- aggregate(m12[, 2:10], list(m12$created_utc), mean)

它计算每秒的平均值，但我每天都需要它。你知道实现这个目标的方法吗？

抱歉没有提供样本数据。我根本不知道如何创建POSIXct变量。

Answer 1

我们需要转换＆＃39; created_utc＆＃39;到Date等级，所以时间部分将被剥离。然后，将其用作分组变量，以获取每一列的mean一天。

aggregate(.~cbind( created_utc= as.Date(created_utc)), m12, FUN = mean, 
          na.rm = TRUE, na.action = NULL)

更快的方法正在使用dplyr或data.table

library(dplyr) 
m12 %>%
    group_by(created_utc = as.Date(created_utc)) %>%
    summarise_each(funs(mean= mean(., na.rm = TRUE)))

或者

setDT(m12)[, lapply(.SD, mean, na.rm = TRUE) , .(created_utc = as.Date(created_utc))]

根据UTC时间创建组

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