从每个列表的列中获取每月平均值然后对其进行变异

Question

我正在尝试用我在

Payload

中拆分的不同列表中的每个

Truck model

的平均值替换坏的

Months

数据，问题是我无法成功获得每组

Truck model

的平均值每个列表并每月将其绘制在侧面包装上。 感谢阅读！

数据库：

1.按月拆分原始数据库（Date_2）：

analysis
s <- split(analysis, analysis$Date_2)

2.尝试通过为每个列表仅使用过滤后的正确值来获得每个列表的每月

Payload

平均值

Truck model

MyFunc_payload_1 <- function(DF_payload) {

if_else(`Truck model`=="EH5000" & Payload<170,true =  DF_payload %>% filter(`Truck model`=="EH5000" & Payload>170 & Payload<400) %>% summarise(mean(Payload)),
if_else(`Truck model`=="EH5000" & Payload>400,true =  DF_payload %>% filter(`Truck model`=="EH5000" & Payload>170 & Payload<400) %>% summarise(mean(Payload)),
if_else(`Truck model`=="KOM 930" & Payload<200,true = DF_payload %>% filter(`Truck model`=="KOM 930" & Payload>200& Payload<400) %>% summarise(mean(Payload)),
if_else(`Truck model`=="KOM 930" & Payload>400,true = DF_payload %>% filter(`Truck model`=="KOM 930" & Payload>200& Payload<400) %>% summarise(mean(Payload)),
if_else(`Truck model`=="CAT 793" & Payload<100,true = DF_payload %>% filter(`Truck model`=="CAT 793" & Payload>100& Payload<400) %>% summarise(mean(Payload)),
if_else(`Truck model`=="CAT 793" & Payload>400,true = DF_payload %>% filter(`Truck model`=="CAT 793" & Payload>100& Payload<400) %>% summarise(mean(Payload)),
if_else(`Truck model`=="CAT 789" & Payload<170,true = DF_payload %>% filter(`Truck model`=="CAT 789" & Payload>170& Payload<300) %>% summarise(mean(Payload)),
if_else(`Truck model`=="CAT 789" & Payload>300,true = DF_payload %>% filter(`Truck model`=="CAT 789" & Payload>170& Payload<300) %>% summarise(mean(Payload)),false = Payload))))))))

}

3.创建 purrr::map 但是

p <- purrr::map(s,MyFunc_payload_1)

4. 最后绑定行以创建一个数据框

p <- bind_rows(p)

期望的输出是每个月的 facet wrap 直方图，在垂直线上显示每个

Payload

的平均值

Truck model

使用清理后的数据。

数据错误且每种卡车型号没有均值的示例：

感谢阅读！