monthly mean for each month and each year in the data frame

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monthly mean for each month and each year in the data frame

Stefano Sofia
Dear R-list users,
I know that this is a trivial question, but I already wasted quite a large amount of time on that.
I have a data frame with daily data of snow fall. I need to evaluate the monthly mean for each month and each year in the data frame.
Could you help me to find an eficient way for these calculations?

Thank you for your help
Stefano

Here a reproducibile code:

first_day_1 <- as.POSIXct("2019-01-19-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
last_day_1 <- as.POSIXct("2019-03-20-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
df1 <- data.frame(data_POSIX=seq(first_day_1, last_day_1, by="1 days"))
df1$value <- runif(nrow(df1), 0, 10)


first_day_2 <- as.POSIXct("2020-02-19-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
last_day_2 <- as.POSIXct("2020-04-20-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
df2 <- data.frame(data_POSIX=seq(first_day_2, last_day_2, by="1 days"))
df2$value <- runif(nrow(df2), 0, 10)

df <- rbind(df1, df2)





         (oo)
--oOO--( )--OOo----------------
Stefano Sofia PhD
Civil Protection - Marche Region
Meteo Section
Snow Section
Via del Colle Ameno 5
60126 Torrette di Ancona, Ancona
Uff: 071 806 7743
E-mail: [hidden email]
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AVVISO IMPORTANTE: Questo messaggio di posta elettronica può contenere informazioni confidenziali, pertanto è destinato solo a persone autorizzate alla ricezione. I messaggi di posta elettronica per i client di Regione Marche possono contenere informazioni confidenziali e con privilegi legali. Se non si è il destinatario specificato, non leggere, copiare, inoltrare o archiviare questo messaggio. Se si è ricevuto questo messaggio per errore, inoltrarlo al mittente ed eliminarlo completamente dal sistema del proprio computer. Ai sensi dell’art. 6 della DGR n. 1394/2008 si segnala che, in caso di necessità ed urgenza, la risposta al presente messaggio di posta elettronica può essere visionata da persone estranee al destinatario.
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https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help
PLEASE do read the posting guide http://www.R-project.org/posting-guide.html
and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.
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Re: monthly mean for each month and each year in the data frame

Jim Lemon-4
Hi Stefano,
What about this?

df$months<-format(df$data_POSIX,"%Y-%m")
snow_means<-by(df$value,df$months,mean)

Jim

On Mon, Sep 14, 2020 at 8:19 PM Stefano Sofia
<[hidden email]> wrote:

>
> Dear R-list users,
> I know that this is a trivial question, but I already wasted quite a large amount of time on that.
> I have a data frame with daily data of snow fall. I need to evaluate the monthly mean for each month and each year in the data frame.
> Could you help me to find an eficient way for these calculations?
>
> Thank you for your help
> Stefano
>
> Here a reproducibile code:
>
> first_day_1 <- as.POSIXct("2019-01-19-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> last_day_1 <- as.POSIXct("2019-03-20-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> df1 <- data.frame(data_POSIX=seq(first_day_1, last_day_1, by="1 days"))
> df1$value <- runif(nrow(df1), 0, 10)
>
>
> first_day_2 <- as.POSIXct("2020-02-19-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> last_day_2 <- as.POSIXct("2020-04-20-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> df2 <- data.frame(data_POSIX=seq(first_day_2, last_day_2, by="1 days"))
> df2$value <- runif(nrow(df2), 0, 10)
>
> df <- rbind(df1, df2)
>
>
>
>
>
>          (oo)
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> Stefano Sofia PhD
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>
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>
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> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help
> PLEASE do read the posting guide http://www.R-project.org/posting-guide.html
> and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.

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PLEASE do read the posting guide http://www.R-project.org/posting-guide.html
and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.
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Re: monthly mean for each month and each year in the data frame

Stefano Sofia
Yes, perfect.
Thank you.

Stefano

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Da: Jim Lemon [[hidden email]]
Inviato: lunedì 14 settembre 2020 12.29
A: Stefano Sofia
Cc: r-help mailing list
Oggetto: Re: [R] monthly mean for each month and each year in the data frame

Hi Stefano,
What about this?

df$months<-format(df$data_POSIX,"%Y-%m")
snow_means<-by(df$value,df$months,mean)

Jim

On Mon, Sep 14, 2020 at 8:19 PM Stefano Sofia
<[hidden email]> wrote:

>
> Dear R-list users,
> I know that this is a trivial question, but I already wasted quite a large amount of time on that.
> I have a data frame with daily data of snow fall. I need to evaluate the monthly mean for each month and each year in the data frame.
> Could you help me to find an eficient way for these calculations?
>
> Thank you for your help
> Stefano
>
> Here a reproducibile code:
>
> first_day_1 <- as.POSIXct("2019-01-19-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> last_day_1 <- as.POSIXct("2019-03-20-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> df1 <- data.frame(data_POSIX=seq(first_day_1, last_day_1, by="1 days"))
> df1$value <- runif(nrow(df1), 0, 10)
>
>
> first_day_2 <- as.POSIXct("2020-02-19-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> last_day_2 <- as.POSIXct("2020-04-20-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> df2 <- data.frame(data_POSIX=seq(first_day_2, last_day_2, by="1 days"))
> df2$value <- runif(nrow(df2), 0, 10)
>
> df <- rbind(df1, df2)
>
>
>
>
>
>          (oo)
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> AVVISO IMPORTANTE: Questo messaggio di posta elettronica può contenere informazioni confidenziali, pertanto è destinato solo a persone autorizzate alla ricezione. I messaggi di posta elettronica per i client di Regione Marche possono contenere informazioni confidenziali e con privilegi legali. Se non si è il destinatario specificato, non leggere, copiare, inoltrare o archiviare questo messaggio. Se si è ricevuto questo messaggio per errore, inoltrarlo al mittente ed eliminarlo completamente dal sistema del proprio computer. Ai sensi dell’art. 6 della DGR n. 1394/2008 si segnala che, in caso di necessità ed urgenza, la risposta al presente messaggio di posta elettronica può essere visionata da persone estranee al destinatario.
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> Questo messaggio  stato analizzato da Libra ESVA ed  risultato non infetto.
> This message was scanned by Libra ESVA and is believed to be clean.
>
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> and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.

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Questo messaggio  stato analizzato con Libra ESVA ed  risultato non infetto.


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AVVISO IMPORTANTE: Questo messaggio di posta elettronica può contenere informazioni confidenziali, pertanto è destinato solo a persone autorizzate alla ricezione. I messaggi di posta elettronica per i client di Regione Marche possono contenere informazioni confidenziali e con privilegi legali. Se non si è il destinatario specificato, non leggere, copiare, inoltrare o archiviare questo messaggio. Se si è ricevuto questo messaggio per errore, inoltrarlo al mittente ed eliminarlo completamente dal sistema del proprio computer. Ai sensi dell’art. 6 della DGR n. 1394/2008 si segnala che, in caso di necessità ed urgenza, la risposta al presente messaggio di posta elettronica può essere visionata da persone estranee al destinatario.
IMPORTANT NOTICE: This e-mail message is intended to be received only by persons entitled to receive the confidential information it may contain. E-mail messages to clients of Regione Marche may contain information that is confidential and legally privileged. Please do not read, copy, forward, or store this message unless you are an intended recipient of it. If you have received this message in error, please forward it to the sender and delete it completely from your computer system.

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Questo messaggio  stato analizzato da Libra ESVA ed  risultato non infetto.
This message was scanned by Libra ESVA and is believed to be clean.

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Re: monthly mean for each month and each year in the data frame

Rui Barradas
In reply to this post by Stefano Sofia
Hello,

Here are two aggregate options, the first base R only, the second one
with package zoo.


year_month <- format(df$data_POSIX, "%Y-%m")
aggregate(value ~ year_month, df, mean)    # or even value ~ format(etc)
#  year_month    value
#1    2019-01 6.430922
#2    2019-02 4.846731
#3    2019-03 4.968503
#4    2020-02 6.484031
#5    2020-03 4.910305
#6    2020-04 4.906575


aggregate(value ~ zoo::as.yearmon(data_POSIX), df, mean)
#  zoo::as.yearmon(data_POSIX)    value
#1                    jan 2019 6.430922
#2                    fev 2019 4.846731
#3                    mar 2019 4.968503
#4                    fev 2020 6.484031
#5                    mar 2020 4.910305
#6                    abr 2020 4.906575


Hope this helps,

Rui Barradas

Às 11:19 de 14/09/20, Stefano Sofia escreveu:

> Dear R-list users,
> I know that this is a trivial question, but I already wasted quite a large amount of time on that.
> I have a data frame with daily data of snow fall. I need to evaluate the monthly mean for each month and each year in the data frame.
> Could you help me to find an eficient way for these calculations?
>
> Thank you for your help
> Stefano
>
> Here a reproducibile code:
>
> first_day_1 <- as.POSIXct("2019-01-19-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> last_day_1 <- as.POSIXct("2019-03-20-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> df1 <- data.frame(data_POSIX=seq(first_day_1, last_day_1, by="1 days"))
> df1$value <- runif(nrow(df1), 0, 10)
>
>
> first_day_2 <- as.POSIXct("2020-02-19-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> last_day_2 <- as.POSIXct("2020-04-20-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> df2 <- data.frame(data_POSIX=seq(first_day_2, last_day_2, by="1 days"))
> df2$value <- runif(nrow(df2), 0, 10)
>
> df <- rbind(df1, df2)
>
>
>
>
>
>           (oo)
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> Stefano Sofia PhD
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> 60126 Torrette di Ancona, Ancona
> Uff: 071 806 7743
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> AVVISO IMPORTANTE: Questo messaggio di posta elettronica può contenere informazioni confidenziali, pertanto è destinato solo a persone autorizzate alla ricezione. I messaggi di posta elettronica per i client di Regione Marche possono contenere informazioni confidenziali e con privilegi legali. Se non si è il destinatario specificato, non leggere, copiare, inoltrare o archiviare questo messaggio. Se si è ricevuto questo messaggio per errore, inoltrarlo al mittente ed eliminarlo completamente dal sistema del proprio computer. Ai sensi dell’art. 6 della DGR n. 1394/2008 si segnala che, in caso di necessità ed urgenza, la risposta al presente messaggio di posta elettronica può essere visionata da persone estranee al destinatario.
> IMPORTANT NOTICE: This e-mail message is intended to be received only by persons entitled to receive the confidential information it may contain. E-mail messages to clients of Regione Marche may contain information that is confidential and legally privileged. Please do not read, copy, forward, or store this message unless you are an intended recipient of it. If you have received this message in error, please forward it to the sender and delete it completely from your computer system.
>
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> Questo messaggio  stato analizzato da Libra ESVA ed  risultato non infetto.
> This message was scanned by Libra ESVA and is believed to be clean.
>
>
> [[alternative HTML version deleted]]
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> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help
> PLEASE do read the posting guide http://www.R-project.org/posting-guide.html
> and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.
>

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Re: monthly mean for each month and each year in the data frame

Stefano Sofia
Thank you again.
I finally used aggregate because it build a data frame straight away.

Stefano

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Da: Rui Barradas [[hidden email]]
Inviato: lunedì 14 settembre 2020 12.53
A: Stefano Sofia; r-help mailing list
Oggetto: Re: [R] monthly mean for each month and each year in the data frame

Hello,

Here are two aggregate options, the first base R only, the second one
with package zoo.


year_month <- format(df$data_POSIX, "%Y-%m")
aggregate(value ~ year_month, df, mean)    # or even value ~ format(etc)
#  year_month    value
#1    2019-01 6.430922
#2    2019-02 4.846731
#3    2019-03 4.968503
#4    2020-02 6.484031
#5    2020-03 4.910305
#6    2020-04 4.906575


aggregate(value ~ zoo::as.yearmon(data_POSIX), df, mean)
#  zoo::as.yearmon(data_POSIX)    value
#1                    jan 2019 6.430922
#2                    fev 2019 4.846731
#3                    mar 2019 4.968503
#4                    fev 2020 6.484031
#5                    mar 2020 4.910305
#6                    abr 2020 4.906575


Hope this helps,

Rui Barradas

Às 11:19 de 14/09/20, Stefano Sofia escreveu:

> Dear R-list users,
> I know that this is a trivial question, but I already wasted quite a large amount of time on that.
> I have a data frame with daily data of snow fall. I need to evaluate the monthly mean for each month and each year in the data frame.
> Could you help me to find an eficient way for these calculations?
>
> Thank you for your help
> Stefano
>
> Here a reproducibile code:
>
> first_day_1 <- as.POSIXct("2019-01-19-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> last_day_1 <- as.POSIXct("2019-03-20-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> df1 <- data.frame(data_POSIX=seq(first_day_1, last_day_1, by="1 days"))
> df1$value <- runif(nrow(df1), 0, 10)
>
>
> first_day_2 <- as.POSIXct("2020-02-19-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> last_day_2 <- as.POSIXct("2020-04-20-00-00", format="%Y-%m-%d-%H-%M")
> df2 <- data.frame(data_POSIX=seq(first_day_2, last_day_2, by="1 days"))
> df2$value <- runif(nrow(df2), 0, 10)
>
> df <- rbind(df1, df2)
>
>
>
>
>
>           (oo)
> --oOO--( )--OOo----------------
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