我的数据框有23列，第一列属于日期和时间。
>str(combined)
'data.frame': 100082 obs. of 23 variables:
$ date: POSIXlt, format: "2004-01-01 01:00:00" "2004-01-01 03:00:00" "2004-01-01 04:00:00" "2004-01-01 05:00:00" ...
$ t1 : num 665 556 714 890 878 ...
$ t2 : num 2374 2238 2336 2358 2331 ...
$ t3 : num 2302 2091 2238 2272 2218 ...
$ t4 : num 2400 2400 2400 2400 2400 2400 2400 2400 2400 2400 ...
$ t5 : num 2400 2400 2400 2400 2400 2400 2400 2400 2400 2400 ...
$ t6 : num 2400 2400 2400 2400 2400 ...
$ t7 : num 2400 2400 2400 2400 2400 ...
$ t8 : num 2400 2400 2400 2400 2400 ...
$ t9 : num 2111 1843 1916 1920 1907 ...
$ t10 : num 1834 1645 1762 1777 1751 ...
$ t11 : num 1608 1518 1662 1687 1652 ...
$ t12 : num 626 529 675 842 834 ...
$ t13 : num 1766 1706 1866 1888 1852 ...
$ t14 : num 1957 1792 1907 1916 1893 ...
$ t15 : num 2034 1938 2068 2085 2059 ...
$ t16 : num 497 417 538 675 668 ...
$ t17 : num 445 364 473 591 579 ...
$ t18 : num 376 268 358 435 417 ...
$ t19 : num 597 473 608 709 658 ...
$ t20 : num 638 500 641 742 676 ...
$ t21 : num 2387 2263 2345 2371 2350 ...
$ t22 : num 2390 2291 2363 2385 2362 ...
日期将持续到2017年 - 08月31日23:00:00。我只想总结不同年份的所有月份值。为了做到这一点，下面的代码已应用于我的＆＃34;组合＆＃34;数据帧;
bymonth=aggregate(cbind(t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8,t9,t10,t11,t12,t13,t14,t15,t16,t17,t18,t19,t20,t21,t22)~month(date),data=combined,FUN=sum)
这导致了相同月份的所有值的总和。
> str(bymonth)
'data.frame': 12 obs. of 23 variables:
$ month(date): num 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ t1 : num 9079539 8260669 10758842 9457569 9082702 ...
$ t2 : num 8865401 8725852 10463748 9015349 9139077 ...
$ t3 : num 8944534 8678897 10456126 8963046 8934908 ...
$ t4 : num 9031512 8627635 10952759 9509983 9691009 ...
$ t5 : num 9056095 8667163 10896578 9425384 9630523 ...
$ t6 : num 7449536 6982570 8920602 6950115 5987614 ...
$ t7 : num 7610326 7187122 9266084 7310302 6412976 ...
$ t8 : num 7987144 7548964 9684426 7710839 6874969 ...
$ t9 : num 7644122 6585329 8470816 6304882 5317381 ...
$ t10 : num 7917904 6765170 8638459 6387506 5441643 ...
$ t11 : num 8237490 7041719 8923193 6646191 5780772 ...
$ t12 : num 8976847 8223188 10536015 9210887 8794828 ...
$ t13 : num 8641208 7507814 9533105 7265526 6487144 ...
$ t14 : num 8663482 7585256 9612939 7396403 6638494 ...
$ t15 : num 8544334 7530451 9360095 7138325 6268128 ...
$ t16 : num 8403307 7463580 9858757 8529255 8021458 ...
$ t17 : num 7954798 7031909 9373369 8100460 7541611 ...
$ t18 : num 7867333 6943056 9263699 8048171 7446287 ...
$ t19 : num 8104703 7384206 9630303 8274850 7682145 ...
$ t20 : num 8593316 7738650 9966859 8511077 7955871 ...
$ t21 : num 8881166 8678495 10571128 9133670 9158251 ...
$ t22 : num 8828751 8733658 10495228 9058206 9214007 ...
但;我只想把每年每个月的总和分组。例如;所有月份总和为2005年，2006年，2007年......
在对不同年份的所有相同月份进行总结之后，我想对不同年份的所有这些月份进行平均。因此，我终于希望获得月度平均结果。
提前致谢！
答案 0 :(得分：0)
我找到了解决方案。使用.~month+year是解决方案。整个命令可以在下面找到;
months=aggregate(cbind(t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8,t9,t10,t11,t12,t13,t14,t15,t16,t17,t18,t19,t20,t21,t22)~year(date)+month(date), FUN=sum, na.rm=TRUE, data=combined)
您是否知道更有效的方法，而不是像上面那样逐一编写所有变量？