如何在R中按每月30天归一化聚合求和结果？

首先把你的表格数据转换成R可处理的数据框：

# 构造示例数据
df <- data.frame(
  Month = c(1, 2, 3, 4),
  nbr_of_days = c(25, 28, 30, 31),
  aggregated_sum = c(120, 70, 130, 125)
)

下面提供两种常用的实现方式：

方法一：基础R语法 #

直接在数据框中新增一列，用你给出的归一化公式计算即可：

df$normalized_sum <- 30 * df$aggregated_sum / df$nbr_of_days

执行后查看数据，第一行的normalized_sum会得到预期的144。

方法二：dplyr包（适合流程化数据处理） #

如果你习惯用tidyverse生态的工具，可通过mutate函数新增计算列：

# 首次使用需先安装包
# install.packages("dplyr")

library(dplyr)
df <- df %>%
  mutate(normalized_sum = 30 * aggregated_sum / nbr_of_days)

最后打印处理后的数据集，就能看到所有行的归一化结果：

print(df)

输出结果示例：

Month nbr_of_days aggregated_sum normalized_sum
1     1          25            120      144.00000
2     2          28             70       75.00000
3     3          30            130      130.00000
4     4          31            125      120.96774

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GitZine