我有大量文件(约1200个文件)，每个文件都包含一个大表，其中包含有关地下水高度的数据。每个文件的意甲起始日期和长度都不同。例如，日期之间可能存在较大的数据间隙(例如，此类文件的一小部分):
Date Height (cm)
14-1-1980 7659
28-1-1980 7632
14-2-1980 7661
14-3-1980 7638
28-3-1980 7642
14-4-1980 7652
25-4-1980 7646
14-5-1980 7635
29-5-1980 7622
13-6-1980 7606
27-6-1980 7598
14-7-1980 7654
28-7-1980 7654
14-8-1980 7627
28-8-1980 7600
12-9-1980 7617
14-10-1980 7596
28-10-1980 7601
14-11-1980 7592
28-11-1980 7614
11-12-1980 7650
29-12-1980 7670
14-1-1981 7698
28-1-1981 7700
13-2-1981 7694
17-3-1981 7740
30-3-1981 7683
14-4-1981 7692
14-5-1981 7682
15-6-1981 7696
17-7-1981 7706
28-7-1981 7699
28-8-1981 7686
30-9-1981 7678
17-11-1981 7723
11-12-1981 7803
18-2-1982 7757
16-3-1982 7773
13-5-1982 7753
11-6-1982 7740
14-7-1982 7731
15-8-1982 7739
14-9-1982 7722
14-10-1982 7794
15-11-1982 7764
14-12-1982 7790
14-1-1983 7810
28-3-1983 7836
28-4-1983 7815
31-5-1983 7857
29-6-1983 7801
28-7-1983 7774
24-8-1983 7758
28-9-1983 7748
26-10-1983 7727
29-11-1983 7782
27-1-1984 7801
28-3-1984 7764
27-4-1984 7752
28-5-1984 7795
27-7-1984 7748
27-8-1984 7729
28-9-1984 7752
26-10-1984 7789
28-11-1984 7797
18-12-1984 7781
28-1-1985 7833
21-2-1985 7778
22-4-1985 7794
28-5-1985 7768
28-6-1985 7836
26-8-1985 7765
19-9-1985 7760
31-10-1985 7756
26-11-1985 7760
20-12-1985 7781
17-1-1986 7813
28-1-1986 7852
26-2-1986 7797
25-3-1986 7838
22-4-1986 7807
27-5-1986 7785
24-6-1986 7787
26-8-1986 7744
23-9-1986 7742
22-10-1986 7752
1-12-1986 7749
17-12-1986 7758
我想计算5年的平均身高。因此，在示例14-1-1980 + 5年，14-1-1985 + 5年的情况下，...。每次平均值计算均需要不同的数据点数量。 5年后的日期很可能不会作为数据点出现在数据集中。因此，我认为我需要以某种方式告诉R在某个时间范围内取平均值。
我在互联网上搜索，但没有找到符合我需求的内容。许多有用的软件包，如uts，zoo，lubridate和传递的函数汇总。与其越来越接近解决方案，我越来越困惑于哪种方法最适合我的问题。
在此先多谢!
最佳答案
正如@vagabond指出的那样，您将需要将1200个文件合并到一个数据帧中(plyr软件包将使您可以执行以下简单操作:data.all <- adply(dir([DATA FOLDER]), 1, read.csv)。
有了数据后，第一步就是将Date列转换为正确的POSIXct日期数据。现在，数据似乎是字符串，我们希望它们具有基础的数字表示形式(POSIXct可以做到):
library(lubridate)
df$date.new <- as.Date(dmy(df$Date))
Date Height date.new
1 14-1-1980 7659 1980-01-14
2 28-1-1980 7632 1980-01-28
3 14-2-1980 7661 1980-02-14
4 14-3-1980 7638 1980-03-14
5 28-3-1980 7642 1980-03-28
6 14-4-1980 7652 1980-04-14
请注意，
date.new列看起来像字符串，但实际上是Date数据，可以用数字运算(加法，比较等)进行处理。接下来，我们可以构建一组日期周期，以计算其平均值。您的示例提到了5年，但是根据您提供的数据，这并不是一个非常说明性的示例。因此，我在这里创建从1980年1月14日到1985年1月14日之间每天的1年周期
date.start <- as.Date(as.Date('1980-01-14') : as.Date('1985-01-14'), origin = '1970-01-01')
date.end <- date.start + years(1)
dates <- data.frame(start = date.start, end = date.end)
start end
1 1980-01-14 1981-01-14
2 1980-01-15 1981-01-15
3 1980-01-16 1981-01-16
4 1980-01-17 1981-01-17
5 1980-01-18 1981-01-18
6 1980-01-19 1981-01-19
然后，我们可以使用dplyr包遍历此数据帧的每一行，并计算
Height的汇总平均值:library(dplyr)
df.mean <- dates %>%
group_by(start, end) %>%
summarize(height.mean = mean(df$Height[df$date.new >= start & df$date.new < end]))
start end height.mean
<date> <date> <dbl>
1 1980-01-14 1981-01-14 7630.273
2 1980-01-15 1981-01-15 7632.045
3 1980-01-16 1981-01-16 7632.045
4 1980-01-17 1981-01-17 7632.045
5 1980-01-18 1981-01-18 7632.045
6 1980-01-19 1981-01-19 7632.045