R 按日期分组，并总结值答案

【问题标题】：R group by date, and summarize the valuesR 按日期分组，并总结值
【发布时间】：2023-04-08 00:25:01
【问题描述】：

R 对我来说是新的，我正在使用（私有）数据集。

我有以下问题，我有很多时间序列：

2015-04-27  12:29:48
2015-04-27  12:31:48
2015-04-27  12:34:50
2015-04-27  12:50:43
2015-04-27  12:53:55
2015-04-28  00:00:00
2015-04-28  00:00:10

所有时间序列都有一个值：

Datetime                   value
2015-04-27  12:29:48       0.0 
2015-04-27  12:31:48       0.0
2015-04-27  12:34:50       1.1
2015-04-27  12:50:43      45.0 
2015-04-27  12:53:55       0.0
2015-04-28  00:00:00       1.0
2015-04-28  00:00:10       2.0

我想跳过所有的小时和分钟，像这样把它们加在一起：

Datetime      value
2015-04-27    46.1
2015-04-28     3.0

我做的第一件事是转换列日期时间：

energy$datetime <- as.POSIXlt(energy$datetime)

我尝试了汇总功能：

df %>% group_by(energy$datetime) %>% summarize (energy$newname(energy$value))

但这不起作用。

我还阅读了互联网上的竞争性内容（例如：http://r.789695.n4.nabble.com/How-to-sum-and-group-data-by-DATE-in-data-frame-td903708.html），但对我来说没有意义。

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

试试energy %>% group_by(datetime) %>% summarize(newvar =mean(value)) 该行中的第一件事是您的数据框，您无需在以下调用中指定它。见r-bloggers.com/magrittr-simplifying-r-code-with-pipes

标签： r date time

【解决方案1】：

你在正确的道路上 - 尝试： summarise(newVal = sum(energy$value) ) 为您的总结电话。
df<- energy %>% group_by(datetime) %>% summarise(sum =sum(value)) )

【讨论】：

当我运行时：df %>% group_by(energy$datetime) %>% summarise(newval =sum(energy$value)) 我得到一个错误：UseMethod("group_by_") 中的错误：没有适用于“功能”类对象的“group_by_”方法
您复制的代码不正确。请参阅我对您的问题的评论。 df 这里代表数据框。你的数据框叫df吗？也就是说，您的数据是否存储在名为df 的对象中？看起来您的数据存储在一个名为 energy 的对象中，因此请使用 energy 而不是 df。
嗨 - dplyr 库中的 group_by() 工作方式如下：group_by(data, var,...)。如果您使用%>% 命令，您可以像这样将数据放在前面 - data %>% group_by(variableInData)。将其分配给另一个变量：dfGroup <- energy %>% group_by(datetime) %>% summarise(value) 您必须首先修复日期时间，就像您在之前的代码中所做的那样。干杯!注意<- 运算符

【解决方案2】：

使用as.Date()，然后使用aggregate()。

energy$Date <- as.Date(energy$Datetime)
aggregate(energy$value, by=list(energy$Date), sum)

编辑

Emma 对列名提出了很好的观点。您可以使用以下代码保留 aggregate 中的列名：

aggregate(energy["value"], by=energy["Date"], sum)

【讨论】：

有时命名列名很有帮助。 aggr_energy <-aggregate(energy$value, by=list(energy$Date), sum) colnames(aggr_energy) <- c('date', 'medium', 'pageviews')
@Emma 或者更简单地说，aggregate(energy["value"], by=energy["Date"], sum)，应该保留列名。

【解决方案3】：

使用数据表

Test$Datetime <- as.Date(Test$Datetime)
DT<- data.table(Test )
DT[,sum(value),by = Datetime]

     Datetime   V1
1: 2015-04-27 46.1
2: 2015-04-28  3.0

【讨论】：

【解决方案4】：

使用 tidyverse，特别是 lubridate 和 dplyr：

library(lubridate)
library(tidyverse)

set.seed(10)
df <- tibble(Datetime = sample(seq(as.POSIXct("2015-04-27"), as.POSIXct("2015-04-29"), by = "min"), 10),
            value = sample(1:100, 10)) %>%
  arrange(Datetime)

df
#> # A tibble: 10 x 2
#>    Datetime            value
#>    <dttm>              <int>
#>  1 2015-04-27 04:04:00    35
#>  2 2015-04-27 10:48:00    41
#>  3 2015-04-27 13:02:00    25
#>  4 2015-04-27 13:09:00     5
#>  5 2015-04-27 14:43:00    57
#>  6 2015-04-27 20:29:00    12
#>  7 2015-04-27 20:34:00    77
#>  8 2015-04-28 00:22:00    66
#>  9 2015-04-28 05:29:00    37
#> 10 2015-04-28 09:14:00    58

df %>%
  mutate(date_col = date(Datetime)) %>%
  group_by(date_col) %>%
  summarize(value = sum(value))
#> # A tibble: 2 x 2
#>   date_col   value
#>   <date>     <int>
#> 1 2015-04-27   252
#> 2 2015-04-28   161

由reprex package (v0.2.0) 于 2018 年 8 月 1 日创建。

【讨论】：