OK. Bien.
El mié, 29 mar 2023 a las 22:20, David Camilo Gomez Medina (<
dcgome...@unal.edu.co>) escribió:
> Listo, gracias.
>
> On Wed, 29 Mar 2023 at 15:19, Carlos Ortega <c...@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 (<c...@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 (<
>>> dcgome...@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 <c...@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 (<
>>>>> dcgome...@unal.edu.co>) escribió:
>>>>>
>>>>>> Claro Carlos, gracias, exporté el dataframe a Excel.
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>> On Wed, 29 Mar 2023 at 14:44, Carlos Ortega <c...@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 (<
>>>>>>> dcgome...@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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>>>>>>>> adjuntos 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 mailing list
>>>>>>>> R-help-es@r-project.org
>>>>>>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>>>>>>>
>>>>>>>
>>>>>>>
>>>>>>> --
>>>>>>> Saludos,
>>>>>>> Carlos Ortega
>>>>>>> www.qualityexcellence.es
>>>>>>>
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