如何根据几个条件计算 R 中数据表的平均值答案

【问题标题】：How to calculate a mean on a datable in R based on several conditions如何根据几个条件计算 R 中数据表的平均值
【发布时间】：2021-02-16 21:58:27
【问题描述】：

我有如下数据：

library(lubridate)
library(dplyr)
library(data.table)
MWE <- data.table(
  Date=rep(seq(ymd("2020-1-1"), ymd("2020-3-30"), by = "days"),each=6),
  Country=rep(c("France","United States","Germany"),90*6),
  TransportType=rep(c("Train","Cars"),each=3,90*3),
  Value=rnorm(90*6,2,3)
  )

我想创建一个新变量，即值的平均值：

按国家和交通方式
按工作日
基于 3 月之前的日期（但这里也是 3 月）

所以平均值应该在一月和二月计算，但在整个时期的数据库中。

我已经成功完成了前两个（或者我认为是的，我正在检查）：

MWE_2 <- MWE %>%
  .[,JourSem:=weekdays(Date)] %>%
  .[,Moyenne:=mean(Value),by=.(Country,JourSem,TransportType)]

但我不确定如何传递另一个条件。我想我是这样理解的

MWE_3 <- MWE %>%
  .[,JourSem:=weekdays(Date)] %>%
  .[Date <= "2020-02-29",Moyenne:=mean(Value),by=.(Country,JourSem,TransportType)]

但是我缺少三月日期的值，这是合乎逻辑的，因为它们被过滤掉了，因此这不是我想要的。

【问题讨论】：

标签： r data.table data-manipulation

【解决方案1】：

我们可以先计算每个工作日的一月和二月的平均值，然后将此数据与三月的数据相结合。

library(data.table)

MWE[, JourSem:=weekdays(Date)]

d1 <- MWE[Date <= as.Date("2020-02-29")] %>%
        .[, .(Moyenne = mean(Value)), JourSem]

MWE[Date > as.Date("2020-02-29")][d1, on = 'JourSem']

【讨论】：

我一直不清楚。我希望平均值跨越其他 3 月数据，但仅在 1 月和 2 月计算
我不清楚你想在三月份展示什么价值？您的意思是 3 月数据将具有整个数据的平均值（1 月和 2 月结合）？那么整个三月的价值都一样吗？
例如，对于德国 3 月星期三有关火车的数据，我希望获得德国 1 月和 2 月计算的有关火车的星期三的平均值（然后通过构建对于整个期间的火车，与德国每个星期三的火车相同）
你能检查更新的答案是否更接近你想要的吗？ d1 是 1 月和 2 月每个工作日的平均值。
是的，我希望不必对数据进行切片来获取它