關於計算行中的行和列

我想問一下如何計算特定行和列的平均值？例如，我的數據幀是這樣的：關於計算行中的行和列

df: 
precip tmax tmin wind date year month day 
    1.75 18.38 6.29 2.06 1952-05-26 1952  5 26 
    2.12 14.45 1.97 3.50 1952-05-27 1952  5 27 
    0.00 18.98 1.95 2.82 1952-05-28 1952  5 28 
    0.00 24.22 5.19 4.12 1952-05-29 1952  5 29 
    2.00 21.66 6.41 1.90 1952-05-30 1952  5 30 
35.38 18.79 5.34 3.13 1952-05-31 1952  5 31 
    0.62 22.64 6.79 3.50 1952-06-01 1952  6 1 
    2.30 24.58 9.98 2.07 1952-06-02 1952  6 2

（1）如何計算平均Tmax爲特定的月份，如在五月？該數據集是自1950年到2000年我使用的代碼：

df_jul = apply(df[,'month'==5],2,mean,na.rm=T)

但結果是：數字（0）

如果我以另一種方式做到：

df_jul.entry = which(df[,7]==5) 
df.tmax = apply(df[c(df_jul.entry),2],2,mean,na.rm=T)

它拋出一個錯誤：dim（X）必須具有正值我無法檢查出問題。

（2）如何計算年降水量？也就是說，每年增加沉澱值。感謝您的幫助。

來源

2015-04-25 mountain_sn

對於第一個問題，

mean(df[df$month==5,'tmax'])

和第二任一

aggregate(precip~year, df, mean)

或

library(data.table) 
setDT(df)[, list(precip= mean(precip)), by=year]

或

library(dplyr) 
df %>% 
    group_by(year) %>% 
    summarise(precip=mean(precip))

關於你的代碼

df[, 'month'] 
#[1] 5 5 5 5 5 5 6 6

但是，

df[, 'month'==5] 
#data frame with 0 columns and 8 rows

它可以

df[, 'month']==5 
#[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE

可用於行索引

df[df[, 'month']==5,]

並指定列tmax，我們將該列的元素作爲向量。

df[df[, 'month']==5,'tmax'] 
#[1] 18.38 14.45 18.98 24.22 21.66 18.79 

mean(df[df[, 'month']==5,'tmax']) 
#[1] 19.41333

默認情況下，當我們使用[，則默認爲drop=TRUE，所以如果有一列，它會下降的尺寸變得載體。然後apply將無法正常工作，因此您可以更改drop=FALSE並使用apply。但是，使用apply作爲單個列是沒有必要的。

apply(df[df[, 'month']==5,'tmax',drop=FALSE], 2, mean) 
    # tmax 
    #19.41333

它是用於第二代碼相同的問題

df_jul.entry <- which(df[,7]==5) 
df[c(df_jul.entry),2]#become a vector 
#[1] 18.38 14.45 18.98 24.22 21.66 18.79

其可以通過drop=FALSE

來源

2015-04-25 19:57:23 akrun

謝謝。它現在有效。爲什麼我嘗試了兩種長時間的方法，但都沒有奏效？ –

@Lily添加了一些解釋，爲什麼你的代碼不工作 – akrun

或者與使用的plyr就可以計算出對於任何一個基團所需的值來避免，例如：

require(plyr) 
df <- ddply(df, 'month', transform, MeanTmax = mean(tmax))

然後你可以方便地參考這個新的列和每個月的數據子集等。

來源

2015-04-25 20:02:25 Konrad

關於計算行中的行和列

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