R：数年のタイムスパンでは、毎月の測定値の平均を計算する

Question

hereの末尾のもの（df）と同じようにdata.frameが得られます。平均を計算したいと思います。毎月df$PH私はかなり長い間の周り台無しにして（this questionからの助けを借りて）以下になってしまった：

library(lubridate) 
library(zoo) 

# Get first month where measuremets have taken place 
first <- floor_date(min(df$TIME), unit = "months") 

# Calculate number of (calendary) months between first and last measurement 
num.months <- ceiling(abs(as.yearmon(strptime(min(df$TIME), format = "%Y-%m-%d")) 
          - as.yearmon(strptime(max(df$TIME), format = "%Y-%m-%d"))) * 12) 

# Calculate means of pH in every (calendary) month 
my <- c() 
for(i in 1:num.months){ 
    mon <- interval(start = first %m+% months(i - 1), end = first %m+% months(i)) 
    my <- c(my, mean(df[which(df$TIME %within% mon), "PH"], na.rm = T)) 
} 

私は簡単に解決策は、おそらくそこにあると思います。次のようなもの：

for(months in interval("2000-07-26", "2014-03-06")){ 
    mean(df[which(df$TIME %within% months), "PH"]) 
} 

ご存知ですか？
（そうでなければ、人々は、少なくともこの1を見つけることができます。）

---

df <- structure(list(TIME = structure(c(11164, 11296, 11296, 11296, 
11330, 11330, 11547, 11547, 11547, 11547, 11639, 11639, 11639, 
11639, 11758, 11758, 11758, 11758, 11869, 11869, 11869, 11869, 
11968, 11968, 11968, 11968, 12009, 12009, 12009, 12102, 12102, 
12102, 12102, 12102, 12193, 12193, 12193, 12193, 12193, 12193, 
12193, 12282, 12282, 12282, 12282, 12282, 12282, 12368, 12368, 
12368, 12368, 12500, 12500, 12500, 12500, 12500, 12500, 12500, 
12590, 12590, 12590, 12590, 12590, 12590, 12590, 12684, 12684, 
12684, 12684, 12684, 12800, 12800, 12800, 12800, 12800, 12891, 
12891, 12891, 12891, 12891, 12891, 12891, 12998, 12998, 12998, 
12998, 13101, 13101, 13101, 13101, 13101, 13273, 13273, 13273, 
13273, 13362, 13362, 13362, 13362, 13459, 13459, 13459, 13459, 
13459, 13459, 13557, 13557, 13557, 13557, 13557, 13557, 13557, 
13654, 13654, 13654, 13654, 13654, 13654, 13767, 13767, 13767, 
13767, 13767, 13767, 13767, 13857, 13857, 13857, 13857, 13857, 
13857, 13857, 13949, 13949, 13949, 13949, 13949, 13949, 13949, 
14048, 14048, 14048, 14048, 14048, 14048, 14048, 14398, 14398, 
14398, 14398, 14398, 14755, 14755, 14755, 14755, 14755, 14755, 
14755, 14943, 14943, 14943, 14943, 14943, 14943, 15806, 15806, 
15806, 15806, 15806, 15806, 15806, 16135, 16135, 16135, 16135, 
16135, 16135), class = "Date"), GAUGE_ID = c(198L, 200L, 199L, 
198L, 202L, 198L, 204L, 198L, 203L, 201L, 203L, 204L, 201L, 198L, 
201L, 198L, 203L, 204L, 203L, 201L, 204L, 198L, 203L, 204L, 201L, 
198L, 199L, 202L, 200L, 203L, 201L, 204L, 198L, 199L, 203L, 201L, 
202L, 204L, 198L, 200L, 199L, 201L, 200L, 199L, 198L, 203L, 204L, 
198L, 201L, 203L, 204L, 203L, 204L, 202L, 201L, 200L, 199L, 198L, 
203L, 204L, 202L, 198L, 199L, 200L, 201L, 198L, 199L, 201L, 203L, 
204L, 199L, 198L, 201L, 203L, 204L, 203L, 200L, 199L, 198L, 204L, 
202L, 201L, 198L, 203L, 201L, 204L, 199L, 198L, 201L, 203L, 204L, 
201L, 198L, 203L, 204L, 201L, 198L, 203L, 204L, 198L, 199L, 201L, 
203L, 204L, 200L, 198L, 199L, 201L, 202L, 203L, 204L, 200L, 204L, 
200L, 203L, 201L, 199L, 198L, 204L, 202L, 201L, 199L, 198L, 203L, 
200L, 201L, 202L, 203L, 204L, 200L, 199L, 198L, 200L, 204L, 203L, 
202L, 201L, 199L, 198L, 204L, 203L, 202L, 201L, 199L, 200L, 198L, 
199L, 201L, 204L, 203L, 202L, 200L, 203L, 202L, 201L, 199L, 204L, 
198L, 204L, 203L, 202L, 201L, 200L, 198L, 198L, 199L, 201L, 200L, 
203L, 204L, 202L, 198L, 199L, 200L, 202L, 204L, 201L), PH = c(7.22, 
7.2, 6.9, 7.11, 7.01, 7.03, 7.03, 7.17, 6.99, 6.99, 6.85, 6.84, 
6.88, 6.95, 6.94, 7.04, 6.93, 6.93, 7.21, 7.23, 7.19, 7.25, 7.07, 
7.09, 7.09, 7.16, 7.43, 7.47, 7.41, 7.08, 7.05, 7.07, 7.1, 7.15, 
7.12, 7.16, 7.25, 7.2, 7.26, 7.49, 7.62, 7.12, 7.16, 7.44, 7.3, 
7.11, 7.2, 7.21, 7.14, 7.06, 6.66, 7.28, 7.29, 7.42, 7.22, 7.63, 
7.52, 7.35, 7.05, 7.23, 7.16, 7.32, 7.3, 7.22, 7.19, 7.34, 7.55, 
7.27, 7.26, 7.36, 7.42, 7.35, 7.2, 7.3, 7.24, 7.19, 7.45, 7.5, 
7.36, 7.21, 7.34, 7.25, 7.11, 7.01, 7.03, 6.95, 7.36, 7.3, 7.2, 
7.21, 7.2, 7.21, 7.23, 7.16, 7.12, 7.19, 7.29, 7.19, 7.14, 5.31, 
6.99, 7.15, 7.16, 6.87, 7.12, 7.3, 7.67, 7.28, 7.54, 7.29, 7.45, 
7.44, 7.17, 7.13, 7.13, 7.14, 7.68, 7.6, 6.89, 7.42, 7.3, 7.4, 
7.28, 7.29, 7.23, 7.21, 7.44, 7.21, 7.4, 7.26, 7.48, 7.29, 7.33, 
7.08, 7.27, 7.57, 7.28, 7.69, 7.44, 7.31, 7.36, 7.4, 7.36, 7.47, 
7.75, 7.5, 6.97, 7.08, 6.96, 7.1, 7.07, 7.13, 7.38, 7.11, 7.22, 
7.19, 7.13, 7.29, 7.12, 7.03, 7.09, 7.23, 7, 7.11, 7.85, 7.8, 
7.36, 8.01, 7.03, 7.33, 7.32, 7.31, 7.56, 7.27, 7.32, 7.08, 7.07 
), EH = c(100L, 470L, 462L, 1L, 427L, -6L, 118L, -24L, 57L, -12L, 
93L, 136L, 119L, 101L, 128L, 32L, 35L, 137L, -4L, 107L, 84L, 
79L, -1L, 71L, 108L, 5L, 467L, 450L, 470L, 11L, 111L, 80L, -2L, 
160L, -16L, 148L, 215L, 103L, -45L, 260L, 300L, 141L, 288L, 335L, 
64L, 85L, 120L, 86L, 129L, 72L, 144L, 49L, 108L, 335L, 170L, 
285L, 308L, 5L, 49L, 108L, 335L, 5L, 308L, 285L, 170L, 78L, 282L, 
145L, 70L, 146L, 325L, 92L, 137L, 94L, 137L, 51L, 283L, 290L, 
77L, 116L, 287L, 143L, 87L, 81L, 129L, 117L, 243L, 29L, 114L, 
-5L, 105L, 131L, 121L, 60L, 88L, 127L, 69L, 62L, 122L, 64L, 450L, 
128L, 45L, 117L, 340L, 287L, 436L, 165L, 406L, 122L, 175L, 441L, 
136L, 325L, 81L, 148L, 285L, 118L, 209L, 186L, 204L, 433L, 176L, 
153L, 420L, 182L, 380L, 150L, 195L, 379L, 455L, 143L, 391L, 379L, 
178L, 339L, 165L, 435L, 125L, 161L, 128L, 416L, 173L, 381L, 420L, 
130L, 333L, 153L, 151L, 79L, 246L, 428L, 147L, 330L, 161L, 217L, 
155L, 75L, 139L, 104L, 164L, 167L, 302L, 69L, 223L, 226L, 206L, 
331L, 330L, 485L, 237L, 111L, 291L, 386L, 64L, 155L, 170L)), .Names = c("TIME", 
"GAUGE_ID", "PH", "EH"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-177L)) 

Answer 1

ベースRにaggregateを使用し、これを計算するために少しの日付書式「magic」を使用できます。毎月、年のために

、あなたが使用することができます毎月のために

format(TIME, "%Y-%m")  PH 
1    2000-07 7.220000 
2    2000-12 7.070000 
3    2001-01 7.020000 
4    2001-08 7.045000 
5    2001-11 6.880000 
6    2002-03 6.960000 
7    2002-07 7.220000 
... 
31    2010-05 7.207143 
32    2010-11 7.096667 
33    2013-04 7.528571 
34    2014-03 7.268333 

を返し

aggregate(PH~format(TIME, "%Y-%m"), data=df, FUN=mean) 

は、年を越え、あなたが

を返し

aggregate(PH~format(TIME, "%m"), data=df, FUN=mean) 

を使用することができます

format(TIME, "%m")  PH 
1     01 7.221429 
2     02 7.285000 
3     03 7.284167 
4     04 7.428571 
5     05 7.255000 
6     06 7.252632 
7     07 7.220000 
8     08 7.134444 
9     09 7.299167 
10     10 7.102500 
11     11 7.048214 
12     12 7.250000 

カラム名があなたの望むものと異なる場合がありますので、aggregateをsetNamesに置き換え、次の行でより良いカラム名を指定するか、そうすることができます。

setNames(aggregate(PH~format(TIME, "%m"), data=df, FUN=mean), c("months", "meanPH")) 

---

あなたは簡単にaggregateへcbindを含めることによって、複数の列を追加することができます。

aggregate(cbind(PH, EH)~format(TIME, "%m"), data=df, FUN=mean) 

代わりに、2番目の引数にリストがグループ化を決定しaggregateに標準インタフェースを使用することができます。

aggregate(df[c("PH", "EH")], list(format(df$TIME, "%m")), FUN=mean) 

Answer 2

あなただけの毎月のために与えられた列の平均値を計算したい場合は、data.tableで試すことができ、私はそれが可能だと思いますより簡単に。

library(data.table) 
df <- as.data.table(df) 
df[, .(meanByMonth = mean(PH)), by = month(TIME)][order(month)] 

    month meanByMonth 
1:  1 7.221429 
2:  2 7.285000 
3:  3 7.284167 
4:  4 7.428571 
5:  5 7.255000 
6:  6 7.252632 
7:  7 7.220000 
8:  8 7.134444 
9:  9 7.299167 
10: 10 7.102500 
11: 11 7.048214 
12: 12 7.250000 

P.S.このcheat sheetは非常に便利です。