计算R中日期的加权平均值

Question

我是 R 新手，在按日期聚合时遇到一些困难。我有每个日期包含多个价格和数量条目的时间序列数据。实际数据更复杂，但看起来像这样：

price<-c(1.50,3,1.50,3,3,2.90,3)
quantity<-c(10,5,10,5,5,5,5)
date<-c('01/09/21','01/09/21','01/16/21','01/16/21','01/23/21','01/30/21','01/30/21')
df<-data.frame(date,price,quantity)

日期	价格	数量
01/09/21	1.5	10
01/09/21	3	5
21/16/01	1.5	10
21/16/01	3	5
21/01/23	3	5
01/30/21	2.9	5
01/30/21	3	5

我想创建一个新的数据框，其中仅包含四个单独的日期和每个日期的单个价格值。为此，我尝试计算每个日期的加权平均价格，类似于下面的示例：

日期	价格加权
01/09/21	2
21/16/01	2
21/01/23	3
01/30/21	2.95

我尝试过使用

price_weighted<-aggregate(price~date,df,weighted.mean)

，它返回的结果与我想要的类似，但由于某种原因，它计算的是平均价格而不是加权平均值。任何建议将不胜感激！

Answer 1

您可以使用 dplyr 来完成此操作，方法是将价格乘以数量除以当天的总数量。

library(dplyr)
price<-c(1.50,3,1.50,3,3,2.90,3)
quantity<-c(10,5,10,5,5,5,5)
date<-c('01/09/21','01/09/21','01/16/21','01/16/21','01/23/21','01/30/21','01/30/21')
df<-data.frame(date,price,quantity)

df %>% 
  group_by(date) %>% 
  summarise(wt_mean = sum(price * quantity/sum(quantity)))
#> # A tibble: 4 × 2
#>   date     wt_mean
#>   <chr>      <dbl>
#> 1 01/09/21    2   
#> 2 01/16/21    2   
#> 3 01/23/21    3   
#> 4 01/30/21    2.95

^{创建于 2024-04-13，使用 reprex v2.0.2}