R 按天计算平均价格

我想这是一个相当简单的任务。。。 我正在计算每天的平均价格。这里有三个不同的日子，每个日子都有价格。 这是我最初拥有的数据帧

 ID       Date      RoomAv    Price
  1    2001-01-02    TRUE      110
  2    2001-01-04    FALSE     120
  3    2001-01-03    TRUE      130
  4    2001-01-03    TRUE      140
  5    2001-01-03    TRUE      150
  6    2001-01-02    FALSE     160
  7    2001-01-02    TRUE      170
  8    2001-01-04    TRUE      180
  9    2001-01-04    FALSE     190
 10    2001-01-02    TRUE      200

我需要像这样的东西

    Date      AveragePrice
 2001-01-02       num1
 2001-01-03       num2
 2001-01-04       num3

这就是我试图做的

df <- DataFrame %>%
  group_by(DataFrame$Date) %>%
  summarize(DataFrame$price == mean(DataFrame$Price))

---

尚未使用data.table库，但希望了解它是如何实现的。

您可以执行以下操作

使用dplyr

使用data.table

请记住，in R==用于测试某个值是否等于另一个值，如x==1。因此，您应该在summary with=中分配新变量。这是正确的版本

library(dplyr)
DataFrame %>%
  group_by(Date) %>%
  summarize(avrgPrice = mean(Price))

您可以使用基础R中的聚合，使其：

dfout <- aggregate(Price ~Date, df, mean)

资料

带有data.table的选项

谢谢， 实际上我发现这个方法是最短的：

dfMean <- aggregate(DataFrame$Price ~ DataFrame$Date, DataFrame, mean)

---

在基于dplyr的函数中，通常不需要使用dataframe_name$

library(dplyr)
DataFrame %>%
  group_by(Date) %>%
  summarize(avrgPrice = mean(Price))

dfout <- aggregate(Price ~Date, df, mean)

> dfout
        Date    Price
1 2001-01-02 160.0000
2 2001-01-03 140.0000
3 2001-01-04 163.3333

df <- structure(list(ID = 1:10, Date = c("2001-01-02", "2001-01-04", 
"2001-01-03", "2001-01-03", "2001-01-03", "2001-01-02", "2001-01-02", 
"2001-01-04", "2001-01-04", "2001-01-02"), RoomAv = c(TRUE, FALSE, 
TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE), Price = c(110L, 
120L, 130L, 140L, 150L, 160L, 170L, 180L, 190L, 200L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))

library(data.table)
setDT(df)[, .(Price = mean(Price), by = Date]

dfMean <- aggregate(DataFrame$Price ~ DataFrame$Date, DataFrame, mean)