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これは、ある列に日付の長いリストがあり、別の列に値があるデータフレームです。次のようになります。

set.seed(1234)
df <- data.frame(date= as.Date(c('2010-09-05', '2011-09-06', '2010-09-13', 
                                 '2011-09-14', '2010-09-23', '2011-09-24',
                                 '2010-10-05', '2011-10-06', '2010-10-13', 
                                 '2011-10-14', '2010-10-23', '2011-10-24')),
                 value= rnorm(12))

次のように、年に関係なく、各月の 10 日間の平均値を計算する必要があります。

dfNeeded <- data.frame(datePeriod=c('period.Sept0.10', 'period.Sept11.20', 'period.Sept21.30',
                                    'period.Oct0.10', 'period.Oct11.20', 'period.Oct21.31'),
                       meanValue=c(mean(df$value[c(1,2)]), 
                                   mean(df$value[c(3,4)]),
                                   mean(df$value[c(5,6)]),
                                   mean(df$value[c(7,8)]), 
                                   mean(df$value[c(9,10)]),
                                   mean(df$value[c(11,12)])))

これを行う簡単な方法はありますか？

4

2 に答える 2

5

これは、月と日の抽出にパッケージを使用する方法lubridateですが、ベース R 日付関数を使用して実行できます。

library(lubridate)
df$period <- paste(month(df$date),cut(day(df$date),breaks=c(0,10,20,31)),sep="-")
aggregate(df$value, list(period=df$period), mean)

与える：

      period          x
1  10-(0,10] -0.5606859
2 10-(10,20] -0.7272449
3 10-(20,31] -0.7377896
4   9-(0,10] -0.4648183
5  9-(10,20] -0.6306283
6  9-(20,31]  0.4675903
于 2013-03-09T23:04:03.350 に答える
2

format.Date とモジュロ演算を使用したこのアプローチは、かなり高速です。

tapply(df$value, list( format(df$date, "%b"), as.POSIXlt(df$date)$mday %/% 10), mean)
            0         1        2
Oct -0.560686 -0.727245 -0.73779
Sep -0.464818 -0.630628  0.46759

集計アプローチと比較してどうなるかわかりません：

aggregate(df$value, list( format(df$date, "%b"), as.POSIXlt(df$date)$mday %/% 10), mean)
  Group.1 Group.2         x
1     Oct       0 -0.560686
2     Sep       0 -0.464818
3     Oct       1 -0.727245
4     Sep       1 -0.630628
5     Oct       2 -0.737790
6     Sep       2  0.467590
于 2013-03-10T07:10:14.430 に答える