每个时间步的平均值答案

【问题标题】：Averages per time-steps每个时间步的平均值
【发布时间】：2022-01-19 08:26:49
【问题描述】：

我正在处理 24 小时的时间使用数据。如果进行了测量，则时间步长为 1，否则为 0。我想计算一段时间内的平均测量计数。根据下面的例子，他的意思是首先我需要对每列求和并乘以时间步长，例如：t1 x (1+0+1) + t2 X (0+1+0) + t3 x (1+1+1)，然后除以计数总和((1+0+1)+(0+1+0)+(1+1+1))。关于时间步长t1=1, t2=2 and t3=3。因此[(1 x 2) + (2 x 1) + (3 x 3)] / (2+1+3) = 13 / 6 = 2.16。我怎样才能为n 时间步实现这个？

例子：

id   t1 t2 t3
 10   1  0  1
 12   0  1  1
 14   1  0  1

输出：AvgC=2.16

样本数据：

df<-structure(list(id = c("10", "12", "14"), t1 = c(1, 0, 1), t2 = c(0, 
1, 0), t3 = c(1, 1, 1)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

【问题讨论】：

标签： r dataframe

【解决方案1】：

使用自写函数的 Base R 的另一种解决方案：

calcAverage <- function(df, dt){
  vector4df <- 1:(ncol(df)-1)*dt
  nom <- sum(as.matrix(df[,(2:ncol(df))]) %*% vector4df)
  denom <- sum(as.matrix(df[,(2:ncol(df))]))
  return(nom/denom)
}

calcAverage(df, 1)
2.166667

我添加了定义 dt 的选项，这意味着“测量之间的等距时间步长”。所以当 dt=1 时，每隔一小时进行一次测量，当 dt =2 时，每隔一小时（2,4,6,...）进行一次测量。

【讨论】：

我在函数下面添加了一个简短的解释。

【解决方案2】：

与Base R，

time_step = c(1,2,3) # or 1:3
sum(time_step * colSums(df[,-1])) / sum(df[,-1])

# 2.166667

【讨论】：