在处理 R 中的时间序列问题时，我对一个时间戳有多个观察，如何将一个时间戳的值替换为此时间戳所有观察的平均值并删除所有重叠的时间戳行。
例如，我有一个这样的时间序列：
Date={2016-3-1, 2016-4-1, 2016-4-1, 2016-4-1,2016-5-1,2015-5-1, 2016-6-1).
Price={111,122,124,155,142,177,134}
我的预期结果是这样的：
Date={2016-3-1,2016-4-1,2016-5-1,2017-6-1},
Price={111,133.67,159.5,134 }
(133.67=mean(122,124,155), 159.5=mean(142,177))
这是你追求的吗？
Date=c("2016-3-1", "2016-4-1", "2016-4-1", "2016-4-1","2016-5-1","2015-5-1", "2017-6-1")
Price=c(111,122,124,155,142,177,134)
library(dplyr)
library(lubridate)
df <- data.frame(Date = ymd(Date), Price = Price)
df %>%
group_by(ymd(Date)) %>%
summarise(mean = sprintf("%0.2f",mean(Price, na.rm = TRUE)))
# # A tibble: 5 x 2
# `ymd(Date)` mean
# <date> <chr>
# 1 2015-05-01 177.00
# 2 2016-03-01 111.00
# 3 2016-04-01 133.67
# 4 2016-05-01 142.00
# 5 2017-06-01 134.00
如果你也希望baseR这也有效：
print(aggregate(list(Mean=df$Price), list(Date = df$Date), mean), digits = 5)
# Date Mean
# 1 2015-05-01 177.00
# 2 2016-03-01 111.00
# 3 2016-04-01 133.67
# 4 2016-05-01 142.00
# 5 2017-06-01 134.00
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