R：平坦化數據表組和創建數據表了出來

Question

我有，看起來像下面

 datecolumn hourcolumn daycolumn V h m dir_0 dir_15 dir_30 dir_45 
    1: 2014.01.02  08:00   4 83 8 0  1  NA  NA  NA 
    2: 2014.01.02  08:15   4 72 8 15 NA  -1  NA  NA 
    3: 2014.01.02  08:30   4 60 8 30 NA  NA  0  NA 
    4: 2014.01.02  08:45   4 107 8 45 NA  NA  NA  -1 
    5: 2014.01.02  09:00   4 443 9 0 -1  NA  NA  NA 
    ---                  
40831: 2016.11.17  20:45   4 490 20 45 NA  NA  NA  -1 
40832: 2016.11.17  21:00   4 461 21 0  1  NA  NA  NA 
40833: 2016.11.17  21:15   4 502 21 15 NA  1  NA  NA 
40834: 2016.11.17  21:30   4 441 21 30 NA  NA  1  NA 
40835: 2016.11.17  21:45   4 617 21 45 NA  NA  NA  1 

所述一個對於每一個日期，可以有更多小時的觀察的數據表，並且每個小時具有一個每15分鐘進入一次。

我需要做的是 「扁平化」 的DT實現這一結果

datecolumn h m dir_0 dir_15 dir_30 dir_45 
1: 2014.01.02 8 0  1  -1  0  -1 
2: 2014.01.02 9 0 -1  -1  1  -1 
3: 2014.03.09 9 0  1  1  -1  -1 
. 
. 
. 

我試過這個代碼

DT[, lapply(.SD, function(x) x), by=list(datecolumn, h), .SDcols = c("dir_0", "dir_15", "dir_30", "dir_45")] 

，但它給了我下面的：

datecolumn h m dir_0 dir_15 dir_30 dir_45 
1: 2014.01.02 8 0  1  NA  NA  NA 
2: 2014.01.02 8 15 NA  -1  NA  NA 
3: 2014.01.02 8 30 NA  NA  0  NA 
4: 2014.01.02 8 45 NA  NA  NA  -1 
5: 2014.01.02 9 0 -1  NA  NA  NA 
6: 2014.01.02 9 15 NA  -1  NA  NA 
7: 2014.01.02 9 30 NA  NA  1  NA 
8: 2014.01.02 9 45 NA  NA  NA  -1 
9: 2014.03.09 9 0  1  NA  NA  NA 
10: 2014.03.09 9 15 NA  1  NA  NA 
11: 2014.03.09 9 30 NA  NA  -1  NA 
12: 2014.03.09 9 45 NA  NA  NA  -1 
. 
. 
. 

我可以通過一個循環子集和提取它，但它遠非優雅和快速

在上面的輸出中，每行都是來自dir_X列的單個條目，而不是與所有dir_X共享同一個datecolumn和h以使得調用DT [，lapply（.SD，function（x）x），by =列表（datecolumn，H），.SDcols = C（ 「dir_0」， 「dir_15」， 「dir_30」， 「dir_45」）] [1]將返回一個列表，我想：

[[1]] 
     datecolumn h m dir_0 dir_15 dir_30 dir_45 
[1,] 2014.01.02 8 0  1  NA  NA  NA 
[2,] 2014.01.02 8 15 NA  -1  NA  NA 
[3,] 2014.01.02 8 30 NA  NA  0  NA 
[4,] 2014.01.02 8 45 NA  NA  NA  -1 

如果能夠在一步中獲得所需的輸出將是最好的，但這種組織數據的第二種方式可能是一個好的開始。 有關如何處理此問題的任何建議？ 非常感謝。 迭戈

Answer 1

這裏是一個基於dplyr解決方案（至少我認爲這是你正在嘗試做的）：

df %>% 
    group_by(datecolumn, h) %>% 
    summarise(dir_0 = mean(dir_0, na.rm = T), 
      dir_15 = mean(dir_15, na.rm = T), 
      dir_30 = mean(dir_30, na.rm = T), 
      dir_45 = mean(dir_45, na.rm = T) 
     ) 

假設你的數據幀被稱爲DF，且僅是每插槽每小時一個值。