创建for循环以计算特定年份的总和

我将一些数据写入CSV-这应该是一个可共享的链接。如果它说没有访问权限，那么就非常感谢一般的说法

我有一个超过220000个条目的数据集。在不写50多行代码的情况下，我想做的是：

有一个类别称为“fyear”，范围从1980年到2014年。对于每一年，我想取该年“收入”列的总和，然后除以该年的条目数

如果没有一个循环，它将是——例如1980年

n80<- subset(returns, fyear=="1980")
sum(n80$returns) / length(n80)

如何参考每个会计年度的条目数量长度

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现在阅读

apply

/

sapply

等，看看我是否能想出这样做的方法。

由于fyear是一个数值，因此很容易在该范围内迭代：

for(i in 1980:2014){
  x<- subset(returns, fyear==i)
  sum(x$returns) / length(x)
}

for（我在1980:2014）{
x由于fyear是一个数值，因此很容易在该范围内迭代：

for(i in 1980:2014){
  x<- subset(returns, fyear==i)
  sum(x$returns) / length(x)
}

for（我在1980:2014）{
x我能想到的一个简单方法是使用
unique
。使用
years我能想到的一个简单方法是使用
unique
。使用
years你可以用dplyr来做这件事

library(dplyr)

data %>%
  group_by(fyear) %>%
  summarize(mean_returns = mean(returns) )

您可以使用dplyr来实现这一点

library(dplyr)

data %>%
  group_by(fyear) %>%
  summarize(mean_returns = mean(returns) )

我们可以使用
data.table
。将“data.frame”转换为“data.table”（
setDT（data）
），按“fyear”分组，得到“returns”的
平均值

library(data.table)
setDT(data)[, list(mean_returns = mean(returns)) , by = fyear]

我们可以使用
data.table
。将“data.frame”转换为“data.table”（
setDT（data）
），按“fyear”分组，得到“returns”的
平均值

library(data.table)
setDT(data)[, list(mean_returns = mean(returns)) , by = fyear]