按条件计算数据框中每一行的平均值并放入新数据框答案

【问题标题】：Averages for each row in my dataframe by a condition and put on a new dataframe按条件计算数据框中每一行的平均值并放入新数据框
【发布时间】：2018-07-07 05:12:51
【问题描述】：

我有以下数据框：

    I  UserID | Day_of_week | hour | min | sms
   #1    1           1          0     0      12
   #2    1           1          0     30     20
   #3    1           1          1     0      19
   #4    1           1          1     30     11
   #5    1           1          2     0      12
   #6    1           1          2     30     7
   ...   ...         ...       ...    ...   ....
   #10    1          2          0     0      142
   #11    1          2          0     30     201
   #12    1          2          1     0      129
   #13    1          2          1     30     111
   ...   ...         ...       ...    ...   ....

Day_of_week 列从 0 变为 6，其中

（1 = 星期一，2 = 星期二 .... 5 = 星期五）
0、6 分别是周六和周日。

列小时范围从 0 到 23。

我想创建相同的日期框架，在其中添加了一周中的几天（周一到周五）和周末（周六和周日）以及它们各自每小时和每分钟的平均值。

我想要这样的东西：所有（周一、周二、...周五）在 0 小时 0 分钟的平均值是 12.1。

x- 代表星期几

y- 代表周末

    I  UserID | Day_of_week | hour | min | sms
   #1    1           x          0     0      12.1
   #2    1           x          0     30     19.1
   #3    1           x          1     0      14
   #4    1           x          1     30     11
   ...   ...         ...       ...    ...   ....
   #10    1          y          0     0      1123
   #11    1          y          0     30     23
   #12    1          y          1     0      45
   #13    1          y          1     30     121
   ...   ...         ...       ...    ...   ....

【问题讨论】：

标签： r dataframe average

【解决方案1】：

样本数据：

# Read and expand the dataset with some weekend days
df = read.table(text='I  UserID  Day_of_week  hour  min  velocity
1    1           1          0     0      12
2    1           1          0     30     20
3    1           1          1     0      19
4    1           1          1     30     11
5    1           1          2     0      12
6    1           1          2     30     7
10    1          2          0     0      142
11    1          2          0     30     201
12    1          2          1     0      129
13    1          2          1     30     111',header=T)
df2 = df %>% mutate(Day_of_week=7)
df = rbind(df,df2)

您可以使用dplyr 并执行以下操作：

library(dplyr)
df %>% mutate(daytype = ifelse(Day_of_week %in% seq(1,5),'weekday','weekend')) %>%
  group_by(UserID,daytype,hour,min) %>% 
  summarize(velocity=mean(velocity))

替代data.table:

library(data.table)
setDT(df)[,daytype := ifelse(Day_of_week %in% seq(1,5),'weekday','weekend')][,.(velocity=mean(velocity)),.(UserID,daytype,hour,min)]

或使用基础 R：

df$daytype = ifelse(df$Day_of_week %in% seq(1,5),'weekday','weekend')
aggregate(velocity~UserID+daytype+hour+min,df,FUN='mean')

输出：

    UserID daytype hour min velocity
 1:      1 weekday    0   0     77.0
 2:      1 weekday    0  30    110.5
 3:      1 weekday    1   0     74.0
 4:      1 weekday    1  30     61.0
 5:      1 weekday    2   0     12.0
 6:      1 weekday    2  30      7.0
 7:      1 weekend    0   0     77.0
 8:      1 weekend    0  30    110.5
 9:      1 weekend    1   0     74.0
10:      1 weekend    1  30     61.0
11:      1 weekend    2   0     12.0
12:      1 weekend    2  30      7.0

【讨论】：

哈哈，这个很直接。您可以添加一个data.table 解决方案并超越我的；）
不...您应该将其添加到您的答案中... Base R 也是 IMO。午餐也准备好了:)
@user147460，您的消息似乎比预期的要短一些？
嘿 Florian 我还有一个问题，如何更改 Day_of_week 列中的值（1 = 星期一，2 = 星期二 .... 5 = 星期五....0=星期六，6=星期日）按名字？
@user147460，您可以创建一个包含数字和工作日之间链接的data.frame，然后使用匹配。如果您仍然需要一些指导，请考虑将此作为 Stack Overflow 上的新问题。