以R为单位对数据帧中某个小时和月份的值进行平均

我一直在搜索网络，但还没有找到解决这个很可能很简单的问题的方法

这是使用库“xts”的半小时数据

library(xts)
data.xts <- as.xts(1:nrow(data), as.POSIXct("2007-08-24 17:30:00") +
                  1800 * (1:nrow(data)))
data.xts <-as.data.frame(data.xts)

2007年8月的平均值等

目标是绘制每个月平均24小时的时间序列

谢谢

试试看

library(dplyr)
res <- dat %>% 
           group_by(month=format(datetime, '%m'),
              #year=format(datetime, '%Y'), #if you need year also
              # as grouping variable
              hour=format(as.POSIXct(cut(datetime, breaks='hour')), '%H')) %>%
           summarise(Meanval=mean(val, na.rm=TRUE))   


 head(res,3)
 #  month hour     Meanval
 #1    01   00 -0.02780036
 #2    01   01 -0.06589948
 #3    01   02 -0.02166218

通过运行上面的代码，我得到了错误

   # Error: column 'datetime' has unsupported type

您可以使用

mutate

并通过

as.POSIXct

将

datetime

转换为

POSIXct

类

  res1 <-  dat %>% 
               mutate(datetime= as.POSIXct(datetime)) %>%
               group_by(month=format(datetime, '%m'),
                 #year=format(datetime, '%Y'), #if you need year also
                 # as grouping variable
                  hour=format(as.POSIXct(cut(datetime, breaks='hour')), '%H')) %>%
               summarise(Meanval=mean(val, na.rm=TRUE))  

res1%
突变（datetime=as.POSIXct（datetime））%>%
分组依据（月=格式（日期时间，“%m”），
#年份=格式（日期时间，'%Y'），#如果还需要年份
#作为分组变量
小时=格式（如.POSIXct（cut（datetime，breaks='hour'），'%H'））%%>%
总结（平均值=平均值（平均值，na.rm=真））

数据

set.seed（24）
dat如果我理解正确，您希望对给定的小时、给定的月份中的所有天的所有值进行平均，并对所有月份进行此操作。因此，将给定月份内所有日期的午夜和00:59:59之间的所有值取平均值，以此类推

我知道您希望避免使用
xts
但是
aggregate.zoo（…）
就是为此而设计的，并且避免使用
dplyr
和
cut

library(xts)
# creates sample dataset...
set.seed(1)
data <- rnorm(1000)
data.xts <- as.xts(data, as.POSIXct("2007-08-24 17:30:00") +
                     1800 * (1:length(data)))

# using aggregate.zoo(...)
as.hourly <- function(x) format(x,"%Y-%m %H")
result    <- aggregate(data.xts,by=as.hourly,mean)
result    <- data.frame(result)
head(result)
#                result
# 2007-08 00 0.12236024
# 2007-08 01 0.41593567
# 2007-08 02 0.22670817
# 2007-08 03 0.23402842
# 2007-08 04 0.22175078
# 2007-08 05 0.05081899

库（xts）
#创建示例数据集。。。
种子（1）
可以使用
剪切的数据
。你想每月平均休息时间
0-1小时、1-2小时等吗？每个小时，第一个平均值仅在17:00到17:30之间，第二个平均值在18:00到18:30之间，等等。你能解释一下在这种情况下如何使用
cut
吗？如果是每小时一次，为什么休息时间只有半小时
17:00和17:30
而不是17:00到18:00？17:30和18:00之间没有数据。仅17:00和17:30中的数据代表17:00的小时数。好的，但您指定了1小时的休息时间。谢谢，但有一个问题。。。如果
datetime
中有NAs怎么办？
  res1 <-  dat %>% 
               mutate(datetime= as.POSIXct(datetime)) %>%
               group_by(month=format(datetime, '%m'),
                 #year=format(datetime, '%Y'), #if you need year also
                 # as grouping variable
                  hour=format(as.POSIXct(cut(datetime, breaks='hour')), '%H')) %>%
               summarise(Meanval=mean(val, na.rm=TRUE))  

set.seed(24)
dat <- data.frame(datetime=seq(Sys.time(), by='1 hour', length.out=2000),
    val=rnorm(2000))

library(xts)
# creates sample dataset...
set.seed(1)
data <- rnorm(1000)
data.xts <- as.xts(data, as.POSIXct("2007-08-24 17:30:00") +
                     1800 * (1:length(data)))

# using aggregate.zoo(...)
as.hourly <- function(x) format(x,"%Y-%m %H")
result    <- aggregate(data.xts,by=as.hourly,mean)
result    <- data.frame(result)
head(result)
#                result
# 2007-08 00 0.12236024
# 2007-08 01 0.41593567
# 2007-08 02 0.22670817
# 2007-08 03 0.23402842
# 2007-08 04 0.22175078
# 2007-08 05 0.05081899