子集数据集仅保留均值

Question

请查看数据集的所附图片。

每个“月”仅保留一个值有哪些不同的方法？我有很多数据点，只需要保留平均值即可。

非常感谢

Answer 1

我们可以按数据集的implementation 'androidx.coordinatorlayout:coordinatorlayout:1.0.0' 分组，在index中使用aggregate中的值，以获取base R

mean

NB：在这里，我们假设数据集的格式为aggregate(dat, index(dat), FUN = mean) 或xts。如果数据集包含月份列，则使用

zoo

Answer 2

library(tidyverse)
library(lubridate)

#example data from airquality:

aq<-as_data_frame(airquality)

aq$mydate<-lubridate::ymd(paste0(2018, "-", aq$Month, "-", aq$Day))

> aq
# A tibble: 153 x 7
   Ozone Solar.R  Wind  Temp Month   Day mydate    
   <int>   <int> <dbl> <int> <int> <int> <date>    
 1    41     190  7.40    67     5     1 2018-05-01
 2    36     118  8.00    72     5     2 2018-05-02
 3    12     149 12.6     74     5     3 2018-05-03

aq %>% 
    group_by("Month" = month(mydate)) %>% 
    summarize("Mean_Temp" = mean(Temp, na.rm=TRUE))

Summarize可以返回多个summary functions：

aq %>% 
    group_by("Month" = month(mydate)) %>% 
    summarize("Mean_Temp" = mean(Temp, na.rm=TRUE), 
              "Num" = n(), 
              "SD" = sd(Temp, na.rm=TRUE))

# A tibble: 5 x 4
  Month Mean_Temp   Num    SD
  <dbl>     <dbl> <int> <dbl>
1  5.00      65.5    31  6.85
2  6.00      79.1    30  6.60
3  7.00      83.9    31  4.32
4  8.00      84.0    31  6.59
5  9.00      76.9    30  8.36

Lubridate Cheatsheet

Answer 3

使用aggregate()函数的另一种方式。

> aggregate(Temp ~ Month, data=airquality, FUN = mean)
  Month     Temp
1     5 65.54839
2     6 79.10000
3     7 83.90323
4     8 83.96774
5     9 76.90000

Answer 4

data.table答案：

# load libraries
library(data.table)
library(lubridate)

setDT(dt) 

dt[, .(meanValue = mean(value, na.rm =TRUE)), by = .(monthDate = floor_date(dates, "month"))] 

dt至少具有列value和dates的地方。