R 中的数据聚合循环

Question

我面临着将数据聚合到日常数据的问题。 我有一个数据框，其中 NA 已被删除（下面给出了数据图片的链接）。每天收集3次数据，但有时由于NA的原因，每天只有1或2条记录；有时数据完全丢失。

我现在有兴趣计算“dist”的每日平均值：这意味着将一天的“dist”数据相加，然后除以每天的条目数（如果没有，则为 3）当天数据丢失）。我想通过循环来做到这一点。 我怎样才能用循环来做到这一点？问题是，有时我每天有 3 个条目，有时只有 2 个甚至 1 个。我想告诉 R 每天，它应该总结“dist” > 并除以每天可用的条目数。

我只是不知道如何为此目的制定 for 循环。如果您能为我提供有关该问题的任何建议，我将不胜感激。感谢您的努力和亲切的问候，

Jan

数据框架：http://www .pic-upload.de/view-11435581/Data_loop.jpg.html

编辑：我按照建议使用了聚合和tapply，但是，数据的平均值并未真正计算：

              Group.1         x
1  2006-10-06 12:00:00  636.5395
2  2006-10-06 20:00:00  859.0109
3  2006-10-07 04:00:00  301.8548
4  2006-10-07 12:00:00  649.3357
5  2006-10-07 20:00:00  944.8272
6  2006-10-08 04:00:00  136.7393
7  2006-10-08 12:00:00  360.9560
8  2006-10-08 20:00:00       NaN

使用的代码是：

dates<-Dis_sub$date
distance<-Dis_sub$dist
aggregate(distance,list(dates),mean,na.rm=TRUE)
tapply(distance,dates,mean,na.rm=TRUE)

Answer 1

不要使用循环。使用 R。一些示例数据 :

dates <- rep(seq(as.Date("2001-01-05"),
                 as.Date("2001-01-20"),
                 by="day"),
             each=3)
values <- rep(1:16,each=3)
values[c(4,5,6,10,14,15,30)] <- NA

和任何 :

aggregate(values,list(dates),mean,na.rm=TRUE)

tapply(values,dates,mean,na.rm=TRUE)

都会给你你想要的。另请参阅?aggregate 和?tapply。

如果您想要返回数据帧，可以查看包 plyr ：

Data <- as.data.frame(dates,values)
require(plyr)

ddply(data,"dates",mean,na.rm=TRUE)

请记住，ddply 尚未完全支持日期格式。

Answer 2

查看 data.table 包，尤其是当您的数据很大时。下面是一些按天计算dist平均值的代码。

library(data.table)
dt = data.table(Data)
Data[,list(avg_dist = mean(dist, na.rm = T)),'date']

Answer 3

看来您的主要问题是您的 date 字段附加了时间。您需要做的第一件事是创建一个仅包含日期的列，

Dis_sub$date_only <- as.Date(Dis_sub$date)

然后使用 Joris Meys 的解决方案（这是正确的方法）应该可以工作。

但是，如果由于某种原因您确实想要使用循环，您可以尝试类似的方法

newFrame <- data.frame()
for d in unique(Dis_sub$date){
    meanDist <- mean(Dis_sub$dist[Dis_sub$date==d],na.rm=TRUE)
    newFrame <- rbind(newFrame,c(d,meanDist))
}

，但请记住，这会很慢并且内存效率低下。