R 如何计算大型数据集的平均值

我正在使用一个数据集，它有100多年的时间，每天24小时，每小时一次的温度读数。我想得到每天的平均温度，以减少数据集的大小。标题如下所示：

     YR MO DA HR MN TEMP
  1943  6 19 10  0   73
  1943  6 19 11  0   72
  1943  6 19 12  0   76
  1943  6 19 13  0   78
  1943  6 19 14  0   81
  1943  6 19 15  0   85
  1943  6 19 16  0   85
  1943  6 19 17  0   86
  1943  6 19 18  0   86
  1943  6 19 19  0   87

用于600000多个数据点的etc

如何运行嵌套函数来计算日平均温度，以便保留YR、MO、DA、TEMP？

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一旦我有了这个，我希望能够看到长期平均值，计算出30年来一月的平均温度。我该怎么做？

只需一步，您就可以做到：

 meanTbl <- with(datfrm, tapply(TEMP, ISOdate(YR, MO, DA), mean) )

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meansbl您的第一个问题可以通过使用
plyr
软件包来解决：

library(plyr)
daily_mean = ddply(df, .(YR, MO, DA), summarise, mean_temp = mean(TEMP))

与上述解决方案类似，获得每月收入意味着：

monthly_mean = ddply(df, .(YR, MO), summarise, mean_temp = mean(temp))

或者获取整个数据集的月平均值（30年，又名气候正常值），而不是每年：

monthly_mean_normals = ddply(df, .(MO), summarise, mean_temp = mean(temp))

您可以使用
aggregate
：

# daily means
aggregate(TEMP ~ YR + MO + DA, FUN=mean, data=data) 

# monthly means 
aggregate(TEMP ~ YR + MO, FUN=mean, data=data)

# yearly means
aggregate(TEMP ~ YR, FUN=mean, data=data)

# monthly means independent of year
aggregate(TEMP ~ MO, FUN=mean, data=data)

两个警告：注意消除不完整的天数（或内插它们），这个简单的平均值不是所有的流星人通常考虑的平均温度-有一些愚蠢的标准，比如温度从9:00开始，重量0.4加上13:00的温度。目前这只是一个课程项目，不会用于出版。不过，我会在将来研究这个问题。谢谢！虽然我决定使用下面的plyr软件包，但我确实使用了它。谢谢！虽然我决定使用plyr软件包，但我确实使用了它。我对Belowi发表了评论，谢谢！我用它来降低我的数据和它的奇妙。当我计算月平均值时，结果都是“NA”，我有没有遗漏什么？如何计算1950-1980年的月（日）平均数？请阅读
mean
的文档，特别是
na.rm
。
monthly_mean_normals = ddply(df, .(MO), summarise, mean_temp = mean(temp))

# daily means
aggregate(TEMP ~ YR + MO + DA, FUN=mean, data=data) 

# monthly means 
aggregate(TEMP ~ YR + MO, FUN=mean, data=data)

# yearly means
aggregate(TEMP ~ YR, FUN=mean, data=data)

# monthly means independent of year
aggregate(TEMP ~ MO, FUN=mean, data=data)