使用带有 strptime() 格式化日期的 tapply()答案

【问题标题】：using tapply() with strptime() formatted date使用带有 strptime() 格式化日期的 tapply()
【发布时间】：2014-06-23 13:53:00
【问题描述】：

我只想从一天中定期获取的一组值中计算出每日平均值，但是对于数据集中的不同天数。当我的日期是一个因素时，tapply() 很棒

    > Data$Data <- as.factor(Data$Date)
    > str(Data$Date)
    Factor w/ 55 levels "01/05/2014","02/05/2014",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
    > tapply(Data$Humidity,Data$Date, FUN = mean)
    01/05/2014 02/05/2014 03/04/2014 03/05/2014 04/04/2014 04/05/2014 05/04/2014 05/05/2014 06/04/2014 
    99.96875   100.00000  96.65833   99.80625   84.14375   89.56042   93.75833   39.58750   87.55000

这正是我想要的，但这些日期不再按时间顺序排列，因为我将其作为一个因素。

相反，我尝试使用 strptime() 作为 R 识别的日期格式。从头开始......

    > Data$Date<-strptime(Data$Date, format="%d/%m/%Y")
    > str(Data$Date)
    POSIXlt[1:2586], format: "2014-04-03" "2014-04-03" "2014-04-03" "2014-04-03" "2014-04-03" "2014-04-03" ...
    > tapply(Data$Humidity,Data$Date, FUN = mean)
    Error in INDEX[[i]] : subscript out of bounds

但我只是收到以下错误消息？有谁知道为什么这不起作用？

【问题讨论】：

标签： r strptime tapply

【解决方案1】：

您可能希望查看像 dplyr 这样不需要像 tapply 函数这样的因素的包。 => http://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/dplyr.pdf

语法是这样的，

DF <- your data frame
gb <- group_by(DF, Date)
DF <- mutate(gb, Mean_Humidity = mean(Humidity)
DF <- arrange(DF, date)

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在执行tapply 时将您的日期转换为一个因子

tapply(Data$Humidity,factor(Data$Date), FUN = mean)

tapply 函数需要一个因子。

【讨论】：

【解决方案3】：

我还发现我可以在之后通过 dataframe() 简单地将 tapply() 输出更改为 strptime()，而不是在之前尝试这样做，然后按日期 order()

    Data$Date <- as.factor(Data$Date)
    DAVEH <- tapply(Data$Humidity,Data$Date, FUN = mean)

    site.daily<-data.frame(c(names(DAVEH)),c(DAVEH))
    rownames(site.daily)<-seq_len(nrow(site.daily))
    colnames(site.daily)<-c("Date","DAVEH")

    site.daily$Date<-strptime(site.daily$Date, format="%d/%m/%Y")

    site.daily<-site.daily[order(site.daily$Date),]
    rownames(site.daily)<-seq_len(nrow(site.daily)) # again as they have been re-ordered

  > site.daily
     Date     DAVEH
 1  2014-04-03  96.65833
 2  2014-04-04  84.14375
 3  2014-04-05  93.75833
 4  2014-04-06  87.55000
 5  2014-04-07  58.87708
 6  2014-04-08  99.83542
 7  2014-04-09  87.68125.....

等等。

【讨论】：