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Original Raw

[R-es] Media de elementos tomados uno a uno de un data.frame

Rubén Gómez Antolí 
Hola:

Antes de nada, gracias por vuestras respuestas.

El 27/11/11 12:17, oscar.perpinan en upm.es escribió:
Aclaro que mis datos estaban en un data.frame (como pone en el asunto 
del hilo) pero al preparar el ejemplo me fui a una matriz, vaya usted a 
saber porque.

Aprovecho para preguntar, ¿porque es mejor utilizar un data.frame en vez 
de una matriz? (En mi ignorancia, y hasta el momento en mi corta 
trayectoria por R, no he advertido demasiadas diferencias entre los dos 
tipos de objetos)
Vale, entiendo que el objetivo de la función es «cambiar» el número de 
los meses por la estación a la que pertenecen. Lo que me pierde es la 
definición de «n», ¿restamos 1 para dividir por tres y sumar 1? No lo 
pillo, lo siento.
Con el ejemplo preparado esto funciona de escandalo, con los datos 
reales «medio funciona». Varias cosas:

- Con cbind agrupamos las columnas, en los datos reales tengo:

  > dim(Aero.vientos)
[1] 180  16

dieciséis columnas, que no son demasiadas, pero si hubiera muchas más, 
¿como podría «pasarlas» a cbind de una tacada?

(Bueno, poco a poco, acabo de pensar -cosa muy importante, pensar- y 
probar con as.matrix(Aero.vientos[,3:14]) y funciona aunque las columnas 
del resultado vienen señaladas con NA).

- Segundo problema: ejecutando

aggregate(
   cbind(as.matrix(Aero.vientos[,3:14])) ~
     est(Aero.vientos[["Meses"]]) + Aero.vientos[["Dirección"]],
   FUN = mean,
   data = Aero.vientos[,1:14]
)

El resultado no es el esperado.

   est(Aero.vientos[["Meses"]]) Aero.vientos[["Dirección"]]
1                          inv                       Total
2                          oto                       Total
3                          pri                       Total
4                          ver                       Total
   as.matrix(Aero.vientos[, 3:14])       NA       NA       NA       NA 
       NA
1                        11,53333 32,39833 33,41667 12,76000 7,166667 
1,8000000
2                        10,93333 34,11167 36,10000 12,15667 5,545000 
0,9866667
3                        13,20000 30,63050 30,52367 12,46711 9,733556 
2,8521667
4                        15,96667 33,95333 32,14667 10,29500 6,385000 
1,0766667

[...]

Solo agrupa por la dirección "Total" -que, precisamente, es una que 
quiero eliminar-, cuando hay unas cuantas más:

dimnames(Aero.vientos)[[2]]
  [1] "Meses"      "Dirección"  "Calma"      "X01...06"   "X06...11"
  [6] "X11...16"   "X16...21"   "X21...26"   "X26...31"   "X31...36"
[11] "X36...41"   "X41...46"   "X46...50"   "X..50"      "Total"
[16] "Nº.de.obs."

Hasta el momento no consigo encontrar solución. Consultando la ayuda de 
aggregate he probado varias cosas, como:

aggregate(
   cbind(Aero.vientos[,3],Aero.vientos[,4]) #~
     #est(Aero.vientos[["Meses"]]),
   ,list(Dir=Aero.vientos[["Dirección"]]),
   FUN = mean, data = Aero.vientos[,1:14]
)

(Si se incorpora la función est(), aggregate falla)

que realiza el agrupamiento por direcciones tal y como quiero pero 
obvia, logicamente a la vista del código, la agrupación por estaciones.

¡¡ Opss !! Bien, como voy pensando y probando mientras escribo, he 
atinado por prueba y error:

aggregate(
   cbind(as.matrix(Aero.vientos[,3:14])),
   list(Dir=Aero.vientos[["Dirección"]],
     Est=est(Aero.vientos[["Meses"]])),
   FUN = mean, data = Aero.vientos[,1:14]
)

Además, respeta el nombre de las columnas.

¿Alguien haría el favor de explicarme porque falla el primero y 
«acierta» el último?
Pues el mismo código anterior falla miserablemente para estas dos 
funciones. :^(

 > aggregate(
+   cbind(as.matrix(Aero.vientos[,3:14])),
+   list(Dir=Aero.vientos[["Dirección"]],
+     Est=est(Aero.vientos[["Meses"]])),
+   FUN = sd, data = Aero.vientos[,1:14]
+ )
Error en FUN(X[[1L]], ...) :
   el argumento(s) no fue utilizado(s) (data = list(Meses = c(1, 1, 1, 
1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
3, 3, 3,
3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 
4, 4, 4,
5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 
6, 6, 6,
6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 
8, 8, 8,
8, 8, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 
10, 10,
10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 11, 11, 11,
Calls: aggregate ... aggregate.data.frame -> lapply -> FUN -> lapply -> FUN
Pues he repasado toda la ayuda y, la verdad, no he visto nada.
Enviar el correo anterior desde el móvil es, cuando menos, una proeza; 
no hay nada que disculpar, al revés, es de ensalzar.

Muchas gracias de nuevo a todos, a ver si alguien me puede dar una pista 
para lo que me queda. (Y perdón por el ladrillo que ha quedado)

Salud y Revolución.

Lobo.

Pd: Por cierto Oscar (permíteme tutearte), terminando con esto me lío 
con datos de insolación, así que creo que me pelearé con tu paquete 
SolaR que tiene una pinta estupenda; si no pregunto es buena señal. ^_^

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Rubén Gómez Antolí Media de elementos tomados uno a uno de un data.frame Nov 26 Javier Marcuzzi Media de elementos tomados uno a uno de un data.frame Nov 26 Jorge I Velez Media de elementos tomados uno a uno de un data.frame Nov 26 Oscar Perpiñan Media de elementos tomados uno a uno de un data.frame Nov 27 Rubén Gómez Antolí Media de elementos tomados uno a uno de un data.frame Nov 27 Carlos Ortega Media de elementos tomados uno a uno de un data.frame Nov 27 Rubén Gómez Antolí Media de elementos tomados uno a uno de un data.frame Nov 27 Oscar Perpiñan Media de elementos tomados uno a uno de un data.frame Nov 28 Rubén Gómez Antolí Media de elementos tomados uno a uno de un data.frame Nov 28