等效于使用强制转换的功能聚合语句答案

【问题标题】：Equivalent to functioning aggregate statement using cast等效于使用强制转换的功能聚合语句
【发布时间】：2012-07-06 07:29:36
【问题描述】：

按月为我提供平均销售额的聚合函数运行良好。

library(chron)
set.seed(42)
dat <- data.frame(sales = rnorm(1000, mean = 1000, sd = 40),
              dates = rep(as.Date(seq(from = 14610, to = 14859),
                              origin = "1970-01-01"),4))
aggregate(sales~months(as.chron(dates)), mean, data=dat)

...并产生以下输出：

months(as.chron(dates))     sales
1                     Jan 1000.0723
2                     Feb  999.1580
3                     Mar  995.3055
4                     Apr 1000.4912
5                     May 1003.9703
6                     Jun  997.1086
7                     Jul  996.5939
8                     Aug  998.5012
9                     Sep 1001.3709

我的理解是下面的 cast 语句应该产生相同的输出：

cast(dat, months(as.chron(dates)) ~ ., mean, value="sales")

而是返回以下错误：

Error: Casting formula contains variables not found in molten data: months(as.chron(dates))

我可能会遗漏一些东西，但是否可以在 cast 语句中使用 chronmonths() 调用？以下两个语句将在 cast() 中完成相同的操作，但我试图一步完成并更好地了解 cast 的工作原理。

dat$mont <- months(as.chron(dat$dates))
cast(dat, mont ~ ., mean, value="sales")

提前致谢， --JT

【问题讨论】：

你说得对，reshape 公式的参数只能是变量名而不是变量的函数。见cast_parse_formula和check_formula

标签： r aggregate reshape reshape2

【解决方案1】：

这将适用于reshape2

library(reshape2)
dcast(dat, months(as.chron(dates)) ~ ., mean, value.var="sales")
##   months(as.chron(dates))        NA
## 1                     Jan 1004.5404
## 2                     Feb 1002.3146
## 3                     Mar  996.0883
## 4                     Apr  994.1707
## 5                     May 1000.4652
## 6                     Jun 1002.8020
## 7                     Jul  996.0357
## 8                     Aug 1001.6754
## 9                     Sep  997.6772

或者你可以使用plyr

library(plyr)
ddply(dat, .(months = months(as.chron(dates))), summarize, sales = mean(sales))
##  months     sales
## 1   Jan 1004.5404
## 2   Feb 1002.3146
## 3   Mar  996.0883
## 4   Apr  994.1707
## 5   May 1000.4652
## 6   Jun 1002.8020
## 7   Jul  996.0357
## 8   Aug 1001.6754
## 9   Sep  997.6772

或使用 data.table

library(data.table)
DT <- data.table(dat)
DT[, month := months(as.chron(dates))][,list(sales =  mean(sales)),by = month]
##    month     sales
## 1:   Jan 1004.5404
## 2:   Feb 1002.3146
## 3:   Mar  996.0883
## 4:   Apr  994.1707
## 5:   May 1000.4652
## 6:   Jun 1002.8020
## 7:   Jul  996.0357
## 8:   Aug 1001.6754
## 9:   Sep  997.6772

来自马修·道尔的评论

不需要:=，iiuc，因为by 直接接受表达式：

DT[, list(sales=mean(sales)), by=months(as.chron(dates))]
##    months     sales
## 1:    Jan 1004.5404
## 2:    Feb 1002.3146
## 3:    Mar  996.0883
## 4:    Apr  994.1707
## 5:    May 1000.4652
## 6:    Jun 1002.8020
## 7:    Jul  996.0357
## 8:    Aug 1001.6754
## 9:    Sep  997.6772

【讨论】：

谢谢大家...看来我需要更好地了解 reshape2。