Question

我需要获得一个图表，显示一堆支持请求的平均解决时间。我得到了一个包含所有请求的数据框，每一行都是一个不同的请求，每列代表一个不同的字段，如月份，优先级，组，解决时间等...

从那张桌子我想得到每个月的平均解决时间。我一直在尝试不同的方式，但到目前为止我还没有。我想我现在非常接近。这是我的代码：

df_tresolucion <- setNames(aggregate(tabla_tiempos$Ticket,by=list(tabla_tiempos$Metrica),FUN = rowMeans(tabla_tiempos[,10,drop=FALSE])),c("Metrica","Promedio"))

tabla_tiempos 是我之前提到的包含所有支持请求的数据框：

Ticket <- c('119237','119239','120598','120600','120612', '120615')
 Metrica <- c('apr 2017','may 2017', 'may 2017','may 2017','jun 2017','jun 2017')
Pais <- c('ESP','ESP','ESP','ESP','ESP','ESP')Estado <- c('Closed', 'Closed', 'Closed', 'Closed', 'Closed', 'Closed')
Escalado <- c('CEDEX', 'CEDEX', 'TAC','CEDEX','CEDEX','TAC')
Vendor <- c('Cisco','Cisco','Cisco','Juniper','Cisco','Cisco')
Familia <- c('C7600','C7600','MX960','C7600','C7600','MX960')
Severidad <- c('Minor','Minor','Major','Minor','Minor','Major')
SLA <- c('Dentro de SLA','Dentro de SLA','Dentro de SLA','Dentro de SLA','Dentro de SLA','Dentro de SLA')
tresolucion <- c ('1.73','2.30','26.97','1.73','2.30','26.97')
tabla_tiempos <- data.frame(Ticket,Metrica,Pais,Estado,Vendor,Familia,Severidad,SLA,tresolucion)

$ Ticket 是每个请求的唯一字段， $ Metrica 表示请求打开的月份。数据框中的第10列 tabla_tiempos < / strong>包含解决时间。我使用参数 DROP = FALSE 来保留尺寸，以便我可以应用RowMeans函数。

不幸的是，我收到了这个错误，我不明白这意味着什么：

Warning: Error in match.fun: 'rowMeans(tabla_tiempos[, 10, drop = FALSE])' is not a function, character or symbol

正如我之前所说，我希望按月汇总并计算每个月的平均解决时间，然后再创建包含所有这些信息的另一个数据框（这将是 df_tresolucion ）：2列（月份和平均时间）和每个月一行。

有人知道我怎么做吗？提前谢谢！

Answer 1

以下是dplyr的使用方法。请注意，我从data.frame中删除了因子，并强制将tresolucion转换为数字。

library(dplyr)
tabla_tiempos%>%
  group_by(Metrica)%>%
  summarise(tresolucion=mean(tresolucion,na.rm=TRUE))

   Metrica tresolucion
     <chr>       <dbl>
1 apr 2017     1.73000
2 jun 2017    14.63500
3 may 2017    10.33333

数据

Ticket <- c('119237','119239','120598','120600','120612', '120615') Metrica <- c('apr 2017','may 2017', 'may 2017','may 2017','jun 2017','jun 2017') Pais <- c('ESP','ESP','ESP','ESP','ESP','ESP') Estado <- c('Closed', 'Closed', 'Closed', 'Closed', 'Closed', 'Closed') Escalado <- c('CEDEX', 'CEDEX', 'TAC','CEDEX','CEDEX','TAC') Vendor <- c('Cisco','Cisco','Cisco','Juniper','Cisco','Cisco') Familia <- c('C7600','C7600','MX960','C7600','C7600','MX960') Severidad <- c('Minor','Minor','Major','Minor','Minor','Major') SLA <- c('Dentro de SLA','Dentro de SLA','Dentro de SLA','Dentro de SLA','Dentro de SLA','Dentro de SLA') tresolucion <- as.numeric(c('1.73','2.30','26.97','1.73','2.30','26.97')) tabla_tiempos <- data.frame(Ticket,Metrica,Pais,Estado,Vendor,Familia,Severidad,SLA,tresolucion,stringsAsFactors = FALSE)

如何使用与agrregate结合的RowMeans函数

1 个答案: