跨行平均的最佳方法[重复]答案

【问题标题】：Best method for averaging across rows [duplicate]跨行平均的最佳方法[重复]
【发布时间】：2017-04-04 19:32:25
【问题描述】：

我每天有多次观察的数据，我想构建一个每日平均值表。我本能的方法（来自其他编程语言）是按日期对数据进行排序并编写一个 for 循环来遍历并平均它。但是每次我看到一个涉及 for 循环的 R 问题时，都会有强烈的反应，即 R 处理向量类型的方法要好得多。解决这个问题的更聪明的方法是什么？

作为参考，我的数据看起来像

date       observation
2017-4-4   17
2017-4-4   412
2017-4-4   9
2017-4-3   96
2017-4-3   14
2017-4-2   8

我希望输出是一个新的数据框，看起来像

date       average
2017-4-4   146
2017-4-3   55
2017-4-2   8

【问题讨论】：

感谢您的帮助！不过，这个问题实际上与我的完全不同。它要求同一行中多个变量的平均值。为了澄清起见，我想对可能多行的单个变量进行平均。因此，输出将是一个新的数据框，其中包含日期列表和每个日期的观察平均值。
tapply(df$observation, df$date, FUN=mean) stackoverflow.com/questions/3505701/…
在发布此类问题之前请“搜索和研究”，并展示您迄今为止所做的尝试。这将为您提供更多帮助。
@jogo 您链接的问题中的回答非常有启发性，我可以看到该方法每天输出，然后是平均值。您的链接将此称为“参差不齐”的数组，我无法找到一种干净的方法来单独提取日期或平均值（例如，绘制它们）。

标签： r

【解决方案1】：

require("dplyr")
df <- data.frame(date = c('2017-4-4', '2017-4-4', '2017-4-4', '2017-4-3', '2017-4-3', '2017-4-2'),
             observation = c(17, 412, 8, 96, 14, 8))

df %>% 
  group_by(date) %>% 
  summarise(average = mean(observation)) %>%
  data.frame

【讨论】：

【解决方案2】：

tapply() 可以做到：

df <- read.table(header=TRUE, text=
'date       observation
2017-4-4   17
2017-4-4   412
2017-4-4   9
2017-4-3   96
2017-4-3   14
2017-4-2   8')
df$date <- as.Date(df$date, format="%Y-%m-%d")
m <- tapply(df$observation, df$date, FUN=mean)
d.result <- data.frame(date=as.Date(names(m), format="%Y-%m-%d"), m)
# > d.result
#                  date   m
# 2017-04-02 2017-04-02   8
# 2017-04-03 2017-04-03  55
# 2017-04-04 2017-04-04 146

或

aggregate(observation ~ date, data=df, FUN=mean)

或data.table

library("data.table")

dt <- fread(
'date       observation
2017-4-4   17
2017-4-4   412
2017-4-4   9
2017-4-3   96
2017-4-3   14
2017-4-2   8')
dt[ , .(observation = mean(observation)), by=date]

【讨论】：