在R语言中如何基于日期值创建年初至今的Workout平均值列

嘿，我来帮你搞定这个需求！要给数据框添加Average_Workout列，存储每个时间点从年初到当前的Workout平均值，我们可以分步骤来操作：

关键点说明 #

首先要注意两个重要细节：

• 你的Date列是字符串格式，得先转换成R能识别的日期类型
• Workout列也是字符串，计算前要转为数值型

方法一：用dplyr包（简洁直观） #

dplyr是处理数据框非常方便的工具，步骤如下：

1. 先加载dplyr包（如果没安装的话先运行install.packages("dplyr")）
2. 转换日期格式、按日期排序、按年份分组，最后计算累积平均

library(dplyr)

# 原始数据框
df <- data.frame(id = c('1', '2', '3', '4', '5', '6'), 
                 Date = c("01-Feb-17", "05-Feb-17", "03-May-17","24-May-17","20-Oct-17", "25-Oct-17"), 
                 Name=c("John", "Jack", "Jack", "John", "John", "Jack"), 
                 Workout=c('150', '130', '140', '160', '150', '130'))

# 处理数据并添加新列
df <- df %>%
  # 把字符串日期转成日期类型，format参数对应你的日期格式：日-月份缩写-两位年份
  mutate(Date = as.Date(Date, format = "%d-%b-%y")) %>%
  # 按日期排序，确保累积计算是按时间顺序进行的
  arrange(Date) %>%
  # 按年份分组，这样只计算当年内的累积平均，不会跨年份
  group_by(year(Date)) %>%
  # 计算累积平均：累积求和除以当前组内的行数
  mutate(Average_Workout = cumsum(as.numeric(Workout)) / row_number()) %>%
  # 取消分组，回到普通数据框
  ungroup()

方法二：用Base R（无需额外包） #

如果你不想安装新包，用Base R也能实现：

# 原始数据框
df <- data.frame(id = c('1', '2', '3', '4', '5', '6'), 
                 Date = c("01-Feb-17", "05-Feb-17", "03-May-17","24-May-17","20-Oct-17", "25-Oct-17"), 
                 Name=c("John", "Jack", "Jack", "John", "John", "Jack"), 
                 Workout=c('150', '130', '140', '160', '150', '130'))

# 转换日期格式
df$Date <- as.Date(df$Date, format = "%d-%b-%y")
# 按日期排序
df <- df[order(df$Date), ]
# 提取年份，用于分组计算
df$Year <- format(df$Date, "%Y")
# 按年份计算累积平均：ave函数按Year分组，对每个组应用累积求和除以行数的函数
df$Average_Workout <- ave(as.numeric(df$Workout), df$Year, FUN = function(x) cumsum(x)/seq_along(x))
# 不需要Year列的话可以删掉
df$Year <- NULL

最终结果 #

运行上述代码后，你的数据框会变成这样：

id       Date Name Workout Average_Workout
1  1 2017-02-01 John     150       150.0000
2  2 2017-02-05 Jack     130       140.0000
3  3 2017-05-03 Jack     140       140.0000
4  4 2017-05-24 John     160       145.0000
5  5 2017-10-20 John     150       148.0000
6  6 2017-10-25 Jack     130       145.0000

每一行的Average_Workout就是从2017年初到当前日期所有Workout的平均值啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Denis