R：计算组子集的平均值

我想计算每个“天”的平均值，但计算一天中的一部分（时间=12-14）。这个代码对我来说很有用，但我每天都要输入一行新的代码，这将达到数百行

这看起来应该很简单。当分组变量相同时，我很容易做到这一点，但当我不想包含当天的所有值时，我不知道如何做到这一点。 有更好的方法吗

sapply(sap[sap$Day==165 & sap$Time %in% c(12,12.1,12.2,12.3,12.4,12.5,13,13.1,13.2,13.3,13.4,13.5, 14), ],mean)

sapply(sap[sap$Day==166 & sap$Time %in% c(12,12.1,12.2,12.3,12.4,12.5,13,13.1,13.2,13.3,13.4,13.5, 14), ],mean)

以下是数据的样子：

Day Time    StomCond_Trunc
165 12      33.57189926
165 12.1    50.29437636
165 12.2    35.59876214
165 12.3    24.39879768

试试这个：

aggregate(StomCond_Trunc~Day,data=subset(sap,Time>=12 & Time<=14),mean)

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aggregate（StomCond_Trunc~Day，data=subset（sap，Time>=12&Time如果你有一个大的数据集，你可能还想查看
data.table
包。将
data.frame
转换为
data.table
非常简单

例如：

大型（ish）数据集
将其转换为数据表

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dt system.time（dt[time>=12&time使用您原来的方法，但输入较少：

sapply(sap[sap$Day==165 & sap$Time %in% seq(12, 14, 0.1), ],mean)

然而，这只是一个比你原来的方法稍微好一点的方法。它不像其他答案那样灵活，因为它依赖于你的时间值的0.1增量。其他方法不关心增量大小，这使它们更通用。我建议@Maiasaura的答案带有
数据。table

>system.time(aggregate(StomCond_Trunc~Day,data=subset(df,Time>=12 & Time<=14),mean))
   user  system elapsed 
 16.255   0.377  24.263

 dt <- data.table(df,key="Time")

>system.time(dt[Time>=12 & Time<=14,mean(StomCond_Trunc),by=Day])
   user  system elapsed 
  9.534   0.178  15.270 

df <- data.frame(Day=1:1000000,
                 Time=sample(1:14,1000000,replace=T),
                 StomCond_Trunc=rnorm(100000)*20)
system.time(aggregate(StomCond_Trunc~Day,data=subset(df,Time>=12 & Time<=14),mean)) 
#   user  system elapsed 
#  10.19    0.27   10.47

dt <- data.table(df,key="Time") 
system.time(dt[Time>=12 & Time<=14,mean(StomCond_Trunc),by=Day]) 
#   user  system elapsed 
#   0.31    0.00    0.31 

sapply(sap[sap$Day==165 & sap$Time %in% seq(12, 14, 0.1), ],mean)