在 R 中按周、月等聚合数据答案

【问题标题】：Aggregate data by week, month etc in R在 R 中按周、月等聚合数据
【发布时间】：2013-10-31 20:40:34
【问题描述】：

我需要汇总我的数据Kg

            Data  Kg
    1 2013-03-01 271
    2 2013-03-06 374
    3 2013-03-07  51
    4 2013-03-12 210
    5 2013-03-13 698
    6 2013-03-15 328

按周或月。我找到了这个答案here in stackoverflow，但我真的不明白答案。谁能告诉我我该怎么做这个案子。谢谢

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

提到的答案建议您应该使用xts 包。

library(xts)
## create you zoo objects using your data
## you replace text argument by read.zoo(yourfile, header = TRUE)
x.zoo <- read.zoo(text='  Data  Kg         
+     1 2013-03-01 271
+     2 2013-03-06 374
+     3 2013-03-07  51
+     4 2013-03-12 210
+     5 2013-03-13 698
+     6 2013-03-15 328',header=TRUE)
### then aggregate
apply.weekly(x.zoo, mean)   ## per week
apply.monthly(x.zoo, mean)   ## per month

见??apply.xxxly:

本质上是 xts 函数端点和 period.apply 的包装器，主要是为了方便。

【讨论】：

【解决方案2】：

或者，您可以使用tapply 按周组申请。这里我使用lubridate 包从日期中提取星期部分。

# fake data
df <- structure(list(Datechar = c("2013-03-01", "2013-03-06", "2013-03-07", 
    "2013-03-12", "2013-03-13", "2013-03-15"), Kg = c(271L, 374L, 
    51L, 210L, 698L, 328L)), .Names = c("Datechar", "Kg"), class = "data.frame", row.names = c("1", 
    "2", "3", "4", "5", "6"))
# convert character to date
df$Date <- as.Date(df$Datechar)

# calculate mean kg for each week
library(lubridate)
tapply(df$Kg, week(df$Date), mean)
tapply(df$Kg, month(df$Date), mean)

【讨论】：