将每日数据转换为每周数据并汇总 R 中的多个列
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【中文标题】将每日数据转换为每周数据并汇总 R 中的多个列【英文标题】:Convert Daily Data into Weekly Data and summarize multiple columns in R 【发布时间】:2021-08-23 02:16:35 【问题描述】:我想更改以下数据集:
date A B
01/01/2018 391 585
02/01/2018 420 595
03/01/2018 455 642
04/01/2018 469 654
05/01/2018 611 900
06/01/2018 449 640
07/01/2018 335 522
08/01/2018 726 955
09/01/2018 676 938
10/01/2018 508 740
11/01/2018 562 778
12/01/2018 561 761
13/01/2018 426 609
14/01/2018 334 508
我想要的输出如下:
date A B
07/01/2018 3130 4538
14/01/2018 3793 5289
其中,A 列和 B 列的数量是每周 7 天的总和。确实,我想将每日数据转换为每周数据。 我在 *** 网站上找到了两个解决方案。 一种解决方案是使用库(tidyquant)和以下代码
library(tidyquant)
newfd<-df %>%
tq_transmute(select = A,
mutate_fun = apply.weekly,
FUN = sum)
代码为 A 列生成每周数据,而我需要所有列。 (我有很多专栏)。 我还使用了以下代码。但是,我不知道如何为所有列开发代码。
library(slider)
slide_period_dfr(.x = califo, .i=as.Date(califo$date),
.period = "week",
.f = ~data.frame(week_ending = tail(.x$ date,1),
week_freq = sum(.x$A)),
.origin = as.Date("2018-01-01"))
【问题讨论】:
【参考方案1】:您可以计算索引id = 0:(nrow(df) - 1)
,一旦系列按日期排列,并使用它来定义每个日期week = id %/% 7
属于哪个时期(周)。在date = max(date)
中选择链接到每周的日期作为一周的最后一个日期。其他选项也是可能的。
library(dplyr)
library(lubridate)
df <- tribble(~date, ~A, ~B,
"01/01/2018", 391, 585,
"02/01/2018", 420, 595,
"03/01/2018", 455, 642,
"04/01/2018", 469, 654,
"05/01/2018", 611, 900,
"06/01/2018", 449, 640,
"07/01/2018", 335, 522,
"08/01/2018", 726, 955,
"09/01/2018", 676, 938,
"10/01/2018", 508, 740,
"11/01/2018", 562, 778,
"12/01/2018", 561, 761,
"13/01/2018", 426, 609,
"14/01/2018", 334, 508)
df %>%
mutate(date = dmy(date)) %>%
arrange(date) %>%
mutate(id = 0:(nrow(df) - 1), week = id %/% 7) %>%
group_by(week) %>%
summarize(date = max(date), across(A:B, sum))
#> # A tibble: 2 x 4
#> week date A B
#> <dbl> <date> <dbl> <dbl>
#> 1 0 2018-01-07 3130 4538
#> 2 1 2018-01-14 3793 5289
由reprex package (v0.3.0) 于 2021-06-05 创建
【讨论】:
【参考方案2】:您可以使用ceiling_date
将日期设置为每周日期,并使用sum
在dplyr
中使用across
多个变量。
library(dplyr)
library(lubridate)
df %>%
group_by(date = ceiling_date(dmy(date), 'week', week_start = 1)) %>%
summarise(across(A:B, sum))
# date A B
# <date> <int> <int>
#1 2018-01-08 3130 4538
#2 2018-01-15 3793 5289
数据
df <- structure(list(date = c("01/01/2018", "02/01/2018", "03/01/2018",
"04/01/2018", "05/01/2018", "06/01/2018", "07/01/2018", "08/01/2018",
"09/01/2018", "10/01/2018", "11/01/2018", "12/01/2018", "13/01/2018",
"14/01/2018"), A = c(391L, 420L, 455L, 469L, 611L, 449L, 335L,
726L, 676L, 508L, 562L, 561L, 426L, 334L), B = c(585L, 595L,
642L, 654L, 900L, 640L, 522L, 955L, 938L, 740L, 778L, 761L, 609L,
508L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -14L))
【讨论】:
非常感谢。但是,还有一个小问题。日期列从 2018-01-08 开始,而我想从 2018-01-07 开始。 你可以用mutate(date = date - 1)
从date
中减去1天,得到想要的日期。【参考方案3】:
您可以pivot_longer()
,这样您只有一列数据要转换,将函数应用于该列,然后pivot_wider()
。
这是mtcars
的一个简单示例:
library(tidyverse)
mtcars %>%
rownames_to_column(var = "car") %>%
select(car, mpg, cyl) %>%
pivot_longer(cols = c(mpg, cyl), names_to = "var") %>%
mutate(value = value^2) %>%
pivot_wider(names_from = var, names_prefix = "squared_")
# A tibble: 32 x 3
car squared_mpg squared_cyl
<chr> <dbl> <dbl>
1 Mazda RX4 441 36
2 Mazda RX4 Wag 441 36
3 Datsun 710 520. 16
4 Hornet 4 Drive 458. 36
5 Hornet Sportabout 350. 64
6 Valiant 328. 36
7 Duster 360 204. 64
8 Merc 240D 595. 16
9 Merc 230 520. 16
10 Merc 280 369. 36
# … with 22 more rows
您的aggregation
将取代我的mutate
步骤。
这是否比重复创建新变量更简洁取决于您要处理的变量数量。
【讨论】:
以上是关于将每日数据转换为每周数据并汇总 R 中的多个列的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章