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我有一个数据框，其中一列中有很长的日期列表，另一列中有值，如下所示：

set.seed(1234)
df <- data.frame(date= as.Date(c('2010-09-05', '2011-09-06', '2010-09-13', 
                                 '2011-09-14', '2010-09-23', '2011-09-24',
                                 '2010-10-05', '2011-10-06', '2010-10-13', 
                                 '2011-10-14', '2010-10-23', '2011-10-24')),
                 value= rnorm(12))

我需要计算每个月每 10 天的平均值，但与年份无关，如下所示：

dfNeeded <- data.frame(datePeriod=c('period.Sept0.10', 'period.Sept11.20', 'period.Sept21.30',
                                    'period.Oct0.10', 'period.Oct11.20', 'period.Oct21.31'),
                       meanValue=c(mean(df$value[c(1,2)]), 
                                   mean(df$value[c(3,4)]),
                                   mean(df$value[c(5,6)]),
                                   mean(df$value[c(7,8)]), 
                                   mean(df$value[c(9,10)]),
                                   mean(df$value[c(11,12)])))

有没有一种快速的方法来做到这一点？

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2 回答 2

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这是一种方法，它使用lubridate包进行月份和日期提取，但您可以使用基本 R 日期函数来完成：

library(lubridate)
df$period <- paste(month(df$date),cut(day(df$date),breaks=c(0,10,20,31)),sep="-")
aggregate(df$value, list(period=df$period), mean)

这使 ：

      period          x
1  10-(0,10] -0.5606859
2 10-(10,20] -0.7272449
3 10-(20,31] -0.7377896
4   9-(0,10] -0.4648183
5  9-(10,20] -0.6306283
6  9-(20,31]  0.4675903
于 2013-03-09T23:04:03.350 回答
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这种使用 format.Date 和模运算的方法应该相当快：

tapply(df$value, list( format(df$date, "%b"), as.POSIXlt(df$date)$mday %/% 10), mean)
            0         1        2
Oct -0.560686 -0.727245 -0.73779
Sep -0.464818 -0.630628  0.46759

我不确定它与聚合方法相比如何：

aggregate(df$value, list( format(df$date, "%b"), as.POSIXlt(df$date)$mday %/% 10), mean)
  Group.1 Group.2         x
1     Oct       0 -0.560686
2     Sep       0 -0.464818
3     Oct       1 -0.727245
4     Sep       1 -0.630628
5     Oct       2 -0.737790
6     Sep       2  0.467590
于 2013-03-10T07:10:14.430 回答