Listo, gracias.
On Wed, 29 Mar 2023 at 15:19, Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>
wrote:
> Ah... veo que tienes algunos valores nulos...
> Entonces para calcular la media, habría que incluir este otro cambio:
>
> *+ mutate(mes_avg = mean(value, na.rm = TRUE), .by = c(month, vars))
%>%*
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
>
>
> El mié, 29 mar 2023 a las 22:17, Carlos Ortega (<cof en
qualityexcellence.es>)
> escribió:
>
>> Ah...
>> Sí, de esta forma...
>>
>> > resout <- df %>%
>> + mutate(year = year(ym(yearmon))) %>%
>> + mutate(month = month(ym(yearmon))) %>%
>> + select(-year) %>%
>> + relocate(month, .after = yearmon) %>%
>> +
>>
>> * pivot_longer( cols = X1:X5, names_to = "vars" ) %>%+
mutate(mes_avg
>> = mean(value), .by = c(month, vars)) %>%+ select(month, vars,
mes_avg)
>> %>%*
>> + distinct() %>%
>> + as.data.frame
>> > resout
>> month vars mes_avg
>> 1 1 X1 0.5063388
>> 2 1 X2 0.6054863
>> 3 1 X3 0.4747568
>> 4 1 X4 0.6525521
>> 5 1 X5 0.3378098
>> 6 2 X1 0.6480751
>> 7 2 X2 0.3866987
>> 8 2 X3 0.5628610
>> 9 2 X4 0.2965187
>> 10 2 X5 0.5039561
>> 11 3 X1 0.3565034
>> 12 3 X2 0.5595157
>> 13 3 X3 0.4526992
>> 14 3 X4 0.5256429
>> 15 3 X5 0.5396339
>> 16 4 X1 0.3492785
>> 17 4 X2 0.4719472
>> 18 4 X3 0.6069615
>> 19 4 X4 0.5099684
>> 20 4 X5 0.5375129
>> 21 5 X1 0.6083371
>> 22 5 X2 0.6986131
>> 23 5 X3 0.3419662
>> 24 5 X4 0.4950851
>> 25 5 X5 0.5467911
>> 26 6 X1 0.2031233
>> 27 6 X2 0.4891435
>> 28 6 X3 0.3186853
>> 29 6 X4 0.7101540
>> 30 6 X5 0.4964806
>> 31 7 X1 0.4853932
>> 32 7 X2 0.5883874
>> 33 7 X3 0.8781151
>> 34 7 X4 0.4065725
>> 35 7 X5 0.3009754
>> 36 8 X1 0.4974401
>> 37 8 X2 0.6118529
>> 38 8 X3 0.6042984
>> 39 8 X4 0.3386884
>> 40 8 X5 0.6710002
>> 41 9 X1 0.6392356
>> 42 9 X2 0.4150898
>> 43 9 X3 0.5861839
>> 44 9 X4 0.4325483
>> 45 9 X5 0.6310271
>> 46 10 X1 0.4523220
>> 47 10 X2 0.5130199
>> 48 10 X3 0.3362966
>> 49 10 X4 0.5372736
>> 50 10 X5 0.5077318
>> 51 11 X1 0.4055051
>> 52 11 X2 0.4510812
>> 53 11 X3 0.2245734
>> 54 11 X4 0.7682052
>> 55 11 X5 0.3541822
>> 56 12 X1 0.6346173
>> 57 12 X2 0.5956540
>> 58 12 X3 0.3881634
>> 59 12 X4 0.6156253
>> 60 12 X5 0.6732854
>> >
>>
>> #---------
>>
>> Gracias,
>> Carlos Ortega
>> www.qualityexcellence.es
>>
>>
>> El mié, 29 mar 2023 a las 22:12, David Camilo Gomez Medina (<
>> dcgomezme en unal.edu.co>) escribió:
>>
>>> Muchísimas gracias Carlos, aunque yo quiero conservar las columnas.
Por
>>> ejemplo, tú creaste información del año 2019 a 2022, para la
columna X1
>>> quiero calcular el promedio de enero para esos años y así con las
demás
>>> columnas. ¿Cómo podría cambiar tu código?
>>>
>>> On Wed, 29 Mar 2023 at 15:05, Carlos Ortega <cof en
qualityexcellence.es>
>>> wrote:
>>>
>>>> Ah, gracias..
>>>>
>>>> Me he creado uno de forma sintética...
>>>> Esta es una forma...
>>>>
>>>> #---------------------------------
>>>> > library(dplyr)
>>>> > library(tidyr)
>>>> > library(lubridate)
>>>> >
>>>> >
>>>> > crear_data_frame <- function(anios_inicio, anios_fin) {
>>>> + anios_meses <- expand.grid(Year =
anios_inicio:anios_fin, Month >>>> 1:12)
>>>> + anios_meses$yearmon <- paste0(anios_meses$Year,
"-",
>>>> sprintf("%02d", anios_meses$Month))
>>>> + vars <- replicate(5, runif(nrow(anios_meses)))
>>>> + data.frame(anios_meses, vars, stringsAsFactors = FALSE)
%>%
>>>> + select(-Year, -Month) %>%
>>>> + arrange(yearmon)
>>>> + }
>>>> >
>>>> > df <- crear_data_frame(2019, 2022)
>>>> >
>>>> > head(df)
>>>> yearmon X1 X2 X3 X4 X5
>>>> 1 2019-01 0.2783405 0.1556831 0.007564986 0.9981701 0.35200632
>>>> 2 2019-02 0.3906244 0.1525354 0.794696565 0.6935012 0.15611665
>>>> 3 2019-03 0.3607439 0.2350400 0.208026463 0.1175302 0.84753470
>>>> 4 2019-04 0.7787032 0.3713333 0.697207166 0.3701457 0.04013776
>>>> 5 2019-05 0.4973347 0.6898472 0.603442922 0.5696876 0.63328772
>>>> 6 2019-06 0.5392983 0.9604180 0.456174444 0.7767546 0.62486765
>>>> >
>>>> > resout <- df %>%
>>>> + mutate(year = year(ym(yearmon))) %>%
>>>> + mutate(month = month(ym(yearmon))) %>%
>>>> + select(-year) %>%
>>>> + relocate(month, .after = yearmon) %>%
>>>> + pivot_longer( cols = X1:X5) %>%
>>>> + mutate(mes_avg = mean(value), .by = month) %>%
>>>> + select(month, mes_avg) %>%
>>>> + distinct() %>%
>>>> + as.data.frame
>>>> > resout
>>>> month mes_avg
>>>> 1 1 0.4305554
>>>> 2 2 0.4485030
>>>> 3 3 0.4451672
>>>> 4 4 0.4101606
>>>> 5 5 0.4715812
>>>> 6 6 0.5428447
>>>> 7 7 0.5350282
>>>> 8 8 0.4792279
>>>> 9 9 0.5052422
>>>> 10 10 0.4272948
>>>> 11 11 0.5197938
>>>> 12 12 0.3883511
>>>>
>>>> #------------------------------------
>>>>
>>>> El mié, 29 mar 2023 a las 21:54, David Camilo Gomez Medina
(<
>>>> dcgomezme en unal.edu.co>) escribió:
>>>>
>>>>> Claro Carlos, gracias, exporté el dataframe a Excel.
>>>>>
>>>>>
>>>>>
>>>>> On Wed, 29 Mar 2023 at 14:44, Carlos Ortega <cof en
qualityexcellence.es>
>>>>> wrote:
>>>>>
>>>>>> Hola,
>>>>>>
>>>>>> Puedes pasar una pequeña muestra del conjunto para
darte la
>>>>>> solución...
>>>>>>
>>>>>> Gracias,
>>>>>> Carlos Ortega
>>>>>> www.qualityexcellence.es
>>>>>>
>>>>>> El mié, 29 mar 2023 a las 21:38, David Camilo Gomez
Medina (<
>>>>>> dcgomezme en unal.edu.co>) escribió:
>>>>>>
>>>>>>> Buen día a todos,
>>>>>>>
>>>>>>> Tengo un dataframe donde está almacenada la
información por año y
>>>>>>> mes, deseo calcular el promedio de todos los meses,
es decir, obtener el
>>>>>>> promedio mensual multianual de cada columna. He
intentado realizarlo con la
>>>>>>> función aggregate, pero no sé cómo seleccionar
solamente el mes. Por
>>>>>>> ejemplo, coger solo el mes de enero ('01')
de cada año y promediarlo.
>>>>>>>
>>>>>>> Quedo muy atento, muchas gracias.
>>>>>>>
>>>>>>> [image: image.png]
>>>>>>>
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>>>>>>> son confidenciales y de uso exclusivo de la
Universidad Nacional de
>>>>>>> Colombia. Se encuentran dirigidos sólo para el uso
del destinatario al cual
>>>>>>> van enviados. La reproducción, lectura y/o copia se
encuentran prohibidas a
>>>>>>> cualquier persona diferente a este y puede ser
ilegal. Si usted lo ha
>>>>>>> recibido por error, infórmenos y elimínelo de su
correo. Los Datos
>>>>>>> Personales serán tratados conforme a la Ley 1581 de
2012 y a nuestra
>>>>>>> Política de Datos Personales que podrá consultar en
la página web
>>>>>>> www.unal.edu.co. Las opiniones, informaciones,
conclusiones y
>>>>>>> cualquier otro tipo de dato contenido en este
correo electrónico, no
>>>>>>> relacionados con la actividad de la Universidad
Nacional de Colombia, se
>>>>>>> entenderá como personales y de ninguna manera son
avaladas por la
>>>>>>> Universidad.
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>>>>>>> R-help-es en r-project.org
>>>>>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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>>>>>>
>>>>>> --
>>>>>> Saludos,
>>>>>> Carlos Ortega
>>>>>> www.qualityexcellence.es
>>>>>>
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