R：计算多个因素/水平（虚拟变量）

我有两个等长的时间序列数据匹配向量：价格（x）和小时（h）。时间从0点到23点。我的小时变量是我的虚拟变量（或者因子/级别变量，我猜它在R中被调用）

现在我已经定义了24个不同的虚拟变量，每小时我都会输入虚拟变量。例如，生成24个图来查看或计算24个平均值等，我会键入： plot.ts（hour1）#以此类推

我想尽可能简单地对所有24个变量执行此操作？所以我可以进行很多不同的计算。例如，我如何计算所有24个虚拟变量的平均值，而不生成24行代码，更改每个虚拟变量

编辑：对不起，我想这两个向量是清楚的。例如：

 1. Price Hour
 2. 8     0
 3. 12    1
 4. 14    2
 5. 16    3
 6. 18    4
 7. 20    5
 8. 22    6
 9. 24    7
 10. 26   8
 11. 28   9
 12. 24   10
 13. 26   11
 14. 23   12
 15. 23   13
 16. 23   14
 17. 14   15
 18. 19   16
 19. 25   17
 20. 26   18
 21. 28   19
 22. 30   20
 23. 33   21 
 24. 24   22
 25. 10   23
 26. 14   0
 27. 12   1
 28. 13   2
 29. x    ect.

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由于您没有给出可复制的示例，因此不清楚您的数据是如何存储的。我假设每个小时都有单独的变量

通常，最好将

hourxx

变量放入列表中以执行计算

例如，这将计算所有小时的平均值：

    lapply(lapply(ls(pattern='hour.*'),get),mean)

在OP澄清后编辑：

您应该创建一个新变量来区分小时间隔。比如：

dat <- data.frame(Price=rnorm(24*5),Hour=rep(0:23,5))
dat$id <- cumsum(c(0,diff(dat$Hour)==-23))

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即使你非常清楚的话，重复的例子是预期的。通常，解决方案是通过使用我们现有的工具和“修补”您所获得的数据来达成的。通常，在仔细检查之前，数据的结构可能会显得清晰。

library(plyr)
ddply(dat,.(id),summarise,mPrice=mean(Price))

 id     mPrice
1  0  0.2999602
2  1 -0.2201148
3  2  0.2400192
4  3 -0.2087594
5  4  0.1666915