时间戳

首页 > 解决方案 > 在R中的每一天根据每个组取平均值

r - 在R中的每一天根据每个组取平均值

问题描述

我有一个加密货币返回值的数据框，每个都根据价格分为一组 5 个（数据框有 1,847,012 个条目）

2014-01-02  XRP         0.064041998     1
2014-01-02  Dogecoin    -0.220306670    1
2014-01-02  FLO         0.043457042     1
2014-01-02  CasinoCoin  -0.080614279    2
2014-01-02  Nxt         0.048375563     2
2014-01-02  Quark       0.004495892     2
2014-01-02  Feathercoin 0.218078384     3
2014-01-02  Diamond     0.052490183     3
2014-01-02  Unobtanium  -0.107420249    4
2014-01-02  Peercoin    0.263435789     4
2014-01-02  Primecoin   0.230874782     4
2014-01-02  Bitcoin     0.039387728     5
2014-01-02  Litecoin    0.045263780     5
2014-01-02  Namecoin    0.318292245     5
2014-01-02  Ethereum    NA              NA
  ...        ...           ...         ...
2014-01-03  XRP         -0.03900908     1
2014-01-03  Dogecoin    -0.15273525     1
2014-01-03  FLO         0.02397348      1
2014-01-03  CasinoCoin  0.05748349      2
  ...        ...           ...         ...

日期到 2019-12-31（如果当时不存在代币，则某些值不可用，例如 2014 年的以太坊）。

我想要做的是创建一个表格，每天取每个组的平均值，所以

        2014-01-02         2014-01-03          2014-01-04     ...
1       mean(group 1)      mean(group 1)
2       mean(group 2)      mean(group 2)
3       mean(group 3)      mean(group 3)
4       mean(group 4)      mean(group 4)
5       mean(group 5)      mean(group 5)

我试图查找并发现聚合/汇总每个组的多个变量（例如总和，平均值） 我尝试的是：

means = as.data.frame(aggregate(d$value, list(d$Group), mean, na.rm = TRUE))

但这仅适用于所有日期的每个组，并且总体上给了我 5 个值，我每天需要 5 个值

Group.1    x
1          -4.920999e-03
2          -3.372798e-03
3          -1.548296e-03
4          -5.959693e-05
5          6.303165e-04

我也尝试过使用data.table

df3 <- setDT(d)[, lapply(.SD, mean), by=.(date, Group), .SDcols=c("date","Group")]

但这无法读取日期

标签： rdata.tableaggregategroupingmean

解决方案

关于data.table方法，我认为你SDcols错了。

library(data.table)
setDT(d)
d[,date := as.Date(date)]
d[, lapply(.SD, mean, na.rm = TRUE), by= c("date","Group"), .SDcols=c("value")]

如果我理解正确，您希望按dateand分组并group在列上应用均值value（如果需要，更改名称）

这为您提供了一个长格式的数据。如果你想要一个宽格式的数据，你可以使用dcast. 这种味道的东西：

dcast(data_long, Group ~ date)

例子

library(data.table)
d = data.table(date = as.Date(c("2014-01-02", "2014-01-03")),
               Group = c('XRP','bitcoin'),
                value = c(0.064041998, 1))

data_long <- d[, lapply(.SD, mean, na.rm = TRUE), by= c("date","Group"), .SDcols=c("value")]
data_long
         date   Group    value
1: 2014-01-02     XRP 0.064042
2: 2014-01-03 bitcoin 1.000000

如果你想要宽格式的数据，你可以这样做：

dcast(data_long, Group ~ date)
Group 2014-01-02 2014-01-03
1:     XRP   0.064042         NA
2: bitcoin         NA          1

推荐阅读