R，引用列中的所有值的集合總結（而不是僅一個）

我嘗試了幾種不同的方法來獲取半小時平均值的彙總表，類似於平均數據透視表。我最喜歡的方法是聚合，但我似乎沒有得到任何東西，但頂部行的平均值。R，引用列中的所有值的集合總結（而不是僅一個）

數據如鏈接所示，其中組和消息可以忽略。 See below.

我正在使用的代碼是...

Data <- read_csv("P:/Book3.csv", col_types = cols(Date = col_date(format = "%m/%d/%Y"), 
                Time = col_time(format = "%H:%M:%S"))) 
View(Data) 

class(Data) 
[1] "tbl_df"  "tbl"  "data.frame" 

aggregate(Data[, 3:4], list(Data$Time), mean) 

    Group.1 Calls Estimated_Calls 
1 08:30:00 15.38889  14.55556

你會注意到單行線，但是理想的輸出將會對每一次的平均值。

任何幫助將是偉大的。謝謝。

來源

2017-08-31 Lindon

我們可以使用'summarise_all'，'summarise_at'或'summarise_if'和'group_by'來聚合'dplyr'中的數據。如果你可以共享'Book3.csv'，我們可以演示如何做到這一點。 – www

包含您的數據而不是數據圖片總是更好。嘗試'dput（Data）'並編輯你的問題以包含該命令的輸出。 – lebelinoz

我喜歡使用dplyr庫for pro這種blems：

library(dplyr) 
Data %>% group_by(Time) %>% 
    summarise(Mean_Calls = mean(Calls), Mean_Est_Calls = mean(Estimated_Calls))

我找到管%>%使得代碼更易於閱讀（一旦你習慣了它）。這是dplyr庫的一項功能。

來源

2017-09-01 03:44:41 lebelinoz

工作。非常感謝！ – Lindon

我更喜歡使用data.table像這樣總結操作：

setDT(Data) 

Data[, .(Mean_Calls = mean(Calls), Mean_Est_Calls = mean(Estimated_Calls)), 
    by=.(Group, Time)]

由集團和長時間這樣，會組，這意味着你將有一行集團和時間的每個組合。

用啞數據（使用3 「小時」爲時間;也改變by到keyby排序）：

set.seed(48) 

df1 <- data.table(Group = sample(LETTERS[1:3],10,T), 
Time = sample(1:3,10,T), 
Calls = sample(1:50,10,T), 
Estimated_Calls = sample(1:50,10,T)) 

df1[, .(Mean_Calls = mean(Calls), Mean_Est_Calls = mean(Estimated_Calls)), 
     keyby=.(Group, Time)]

輸出：

Group Time Mean_Calls Mean_Est_Calls 
1:  A 2 27.00000  22.00000 
2:  A 3 34.66667  25.66667 
3:  B 2 26.00000  6.50000 
4:  B 3 20.00000  1.00000 
5:  C 2 35.50000  32.00000

隨着aggregate：

df2 <- aggregate(df1[,3:4], by=with(df1,list(Group,Time)),mean)

來源

2017-08-31 22:02:45 Mako212

非常感謝。我會用這個，但有一些麻煩得到data.table包安裝正確（安裝，但似乎從來沒有找到函數）。搜索網絡，這似乎是一個常見問題。儘管這很瞭解！ – Lindon

R，引用列中的所有值的集合總結（而不是僅一個）

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