按日期对不同格式的列进行分组答案

【问题标题】：group a column by date with different formats按日期对不同格式的列进行分组
【发布时间】：2019-05-31 20:47:40
【问题描述】：

我有一个数据集，其中一列有日期和时间值。每个日期都有多个条目。每个日期的第一行具有29MAY2018_00:00:00.000000 形式的日期值，而同一日期的其余行具有时间值，即20:00 - 21:00。问题是我想对每一天的另一列中的值求和。

样本数据格式如下

Date                       A
29MAY2018_00:00:00.000000   
20:00 - 21:00              0.009
21:00 - 22:00              0.003
22:00 - 23:00              0.0003
23:00 - 00:00              0
30MAY2018_00:00:00.000000   
00:00 - 01:00              -0.0016
01:00 - 02:00              -0.0012
02:00 - 03:00              -0.0002
03:00 - 04:00              -0.0023
04:00 - 05:00              0
05:00 - 06:00              -0.0005
20:00 - 21:00              -0.0042
21:00 - 22:00              -0.0035
22:00 - 23:00              -0.0026
23:00 - 00:00              -0.001

我创建了一个新列

data$C[data$A ==0 ] <- 0
data$C[data$A < 0 ] <- -1
data$C[data$A > 0 ] <- 1

我需要对每个日期的“C”列求和。输出应该是

A                    B
29-MAY-2019          4
30-MAY-2019         -9
31-MAY-2019          3

【问题讨论】：

您不需要 3 个作业。只需使用data$C <- sign(data$A)
31-MAY-2019 未在示例中显示
对不起，以上数据只是一个样本，我有很多年的数据

标签： r date group-by

【解决方案1】：

一种选择是根据“日期”中出现的完整日期时间格式创建一个分组列，summarise 第一个“日期”，将其转换为Date 格式（anydate 来自@987654324 @) 并得到 sum 的 sign 的 'A'

library(tidyverse)
library(anytime)
data %>%
    group_by(grp = cumsum(str_detect(Date, "[A-Z]"))) %>% 
    summarise(Date = anydate(first(Date)),
               B = sum(sign(A), na.rm = TRUE))

【讨论】：

谢谢@akrun，它成功了。我在终端上得到了结果，但不知道如何在 DF 中得到它
@Abrar 只需将其分配给数据框 DF <- data %>% group_by(grp = cumsum(str_detect(Date, "[A-Z]"))) %>% summarise(Date = anydate(first(Date)), B = sum(sign(A), na.rm = TRUE))