如何在R中找到按日期分组的列的平均值?
要查找按日期分组的列的平均值,我们可以简单地使用聚合函数。例如,如果我们有一个名为 df 的数据框,其中包含一个日期列 Date 和数字列 Num 那么我们可以使用以下命令在 Date 列中按日期找到 Num 的平均值 -
aggregate(Num~Date,df,mean)
示例 1
以下代码段创建了一个示例数据框 -
Date<-sample(c(as.Date("2021/05/01"),as.Date("2021/05/10"),as.Date("2021/05/15"),as.Date("2021/05/20")),20,replace=TRUE)
Sales<-sample(100:500,20)
df1<-data.frame(Date,Sales)
df1
创建了以下数据框
Date Sales1 2021-05-15 221
2 2021-05-10 414
3 2021-05-20 469
4 2021-05-01 101
5 2021-05-20 313
6 2021-05-15 264
7 2021-05-01 302
8 2021-05-01 137
9 2021-05-15 109
10 2021-05-01 126
11 2021-05-20 498
12 2021-05-20 163
13 2021-05-01 446
14 2021-05-20 318
15 2021-05-15 180
16 2021-05-20 291
17 2021-05-10 390
18 2021-05-10 139
19 2021-05-15 337
20 2021-05-20 231
要在上面创建的数据框中按日期查找销售额的平均值,请将以下代码添加到上面的代码段中 -
Date<-输出结果sample(c(as.Date("2021/05/01"),as.Date("2021/05/10"),as.Date("2021/05/15"),as.Date("2021/05/20")),20,replace=TRUE)
Sales<-sample(100:500,20)
df1<-data.frame(Date,Sales)
aggregate(Sales~Date,df1,mean)
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行,它会生成以下输出 -
Date Sales1 2021-05-01 222.4000
2 2021-05-10 314.3333
3 2021-05-15 222.2000
4 2021-05-20 326.1429
示例 2
以下代码段创建了一个示例数据框 -
Date<-sample(c(as.Date("2021/01/01"),as.Date("2021/02/15"),as.Date("2021/02/22"),as.Date("2021/01/18")),20,replace=TRUE)
Result<-sample(1:50,20)
df2<-data.frame(Date,Result)
df2
创建了以下数据框
Date Result1 2021-01-01 40
2 2021-02-22 19
3 2021-01-18 15
4 2021-02-15 39
5 2021-02-15 35
6 2021-02-22 1
7 2021-02-22 18
8 2021-01-18 46
9 2021-01-01 23
10 2021-02-15 50
11 2021-02-22 12
12 2021-02-15 28
13 2021-02-15 48
14 2021-01-18 13
15 2021-02-15 11
16 2021-01-18 27
17 2021-01-01 22
18 2021-02-22 49
19 2021-02-15 45
20 2021-01-18 47
要在上面创建的数据框中按日期查找结果的平均值,请将以下代码添加到上面的代码段中 -
Date<-输出结果sample(c(as.Date("2021/01/01"),as.Date("2021/02/15"),as.Date("2021/02/22"),as.Date("2021/01/18")),20,replace=TRUE)
Result<-sample(1:50,20)
df2<-data.frame(Date,Result)
aggregate(Result~Date,df2,mean)
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行,它会生成以下输出 -
Date Result1 2021-01-01 28.33333
2 2021-01-18 29.60000
3 2021-02-15 36.57143
4 2021-02-22 19.80000
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