如何使用 R 提供每周资料？
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【中文标题】如何使用 R 提供每周资料？【英文标题】：How to provide weekly profile by using R? 【发布时间】：2016-07-16 00:24:49 【问题描述】：我得到了这样的旅行交易数据集（大约 560000 次旅行）：数据框 1
ID START TIME DATE ORIGIN DESTINATION DAY
1005 9.10 2012-01-02 A B Monday
1005 18.15 2012-01-02 B A Monday
1005 9.05 2012-01-08 A B Sunday
1005 17.05 2012-01-08 B A Sunday
1010 8.00 2012-01-09 A C Monday
1010 12.00 2012-01-09 C A Monday
1013 13.15 2012-01-10 D E Tuesday
1013 15.30 2012-01-10 E G Tuesday
1013 9.06 2012-01-12 D E Thursday
... ... 2012-..-.. . . ...
和这样的 ID 索引（大约 1986 个 ID）：Dataframe 2
ID
1005
1010
1013
1015
1030
1034
1036
1031
1040
...
我想根据这两个数据框创建每周旅行资料。我不确定我是否正确，但我尝试了这些代码：
weekday = c("Sunday", "Monday","Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday")
br = seq(0,23,by=1)
ranges = paste(head(br,-1), br[-1], sep="_")
for (i in dataframe2$ID)
for (n in weekday)
x= filter(dataframe1,dataframe1$ID %in% i & dataframe1$DAY %in% n)
freq = hist(as.numeric(x), br, include.lowest=TRUE, plot=FALSE)
df = as.data.frame(t(data.frame(frequency = freq$counts)))
df$i = i
df$n = n
colnames(df) = c(as.character(ranges),"ID","Day")
write.table(head(df),file="testdata1.csv", append=TRUE,sep=",",col.names=FALSE,row.names=FALSE)
我想最终得到一个包含他们每周旅行频率的 csv 表。我还想问是否有一种简单的方法来简化这项任务。
ID 0_1 1_2 2_3 3_4 4_5 5_6 6_7 7_8 8_9 9_10 10_11 11_12 12_13 13_14 14_15 15_16 16_17 17_18 18_19 19_20 20_21 21_22 22_23 Day
1005 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Sunday
1005 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 Monday
1005 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tuesday
1005 Wednesday
1005 Thursday
1005 Friday
1005 Saturday
1010 Sunday
1010
1010
1010
1010
1010
1010
最后我想制作一个这样的图表： enter image description here
【问题讨论】：
最好dput你的数据
【参考方案1】：
这可以在基础 R 中使用函数 xtabs 来完成，但如果我们使用 dplyr 和 tidyr 包来完成它可能会更清楚一些。通过这种方法，weekday 被创建为 R 因子变量。然后使用dplyr 函数mutate 将DAY 转换为因子，将START_TIME 转换为整数。接下来，我们使用来自tidyr 包的complete 创建一个新的扩展数据框，其中ID、DAY 和DAY 和START_TIME 的每个值使用它们的完整值范围（例如，每个值对应一行） ID，对于每个开始时间 0:23 和一周中的每一天。DATE、ORIGIN 和 DESTINATION 的值在它们存在的地方使用；否则 DATE, ORIGIN,和DESTINATION列具有NA 值。每个ID, DAY, 和START_TIME, 的行程数计算为不具有NA 的行的总和，用于DATE 的值并存储在Freq 中。来自tidyr 的spread 函数用于将Freq 的每个不同值转换为单独的列。最后分配适当的列名，将列按请求的顺序排列，并将数据帧作为文件写入文件csv.
library(dplyr)
library(tidyr)
#
# input data is in df
# convert colunm name START TIME to syntactically correct version START_TIME
#
colnames(df)[2] <- "START_TIME"
#
# define weekday as a factor with the days of week
#
weekday <- c("Sunday", "Monday","Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday")
weekday <- factor(weekday, levels=weekday)
#
# sum number for trips by ID, DAY, and START_TIME
#
trip_freq <- df %>% mutate(DAY = factor(DAY, levels=levels(weekday)),
START_TIME=floor(START_TIME)) %>%
complete(ID, DAY=weekday, START_TIME=0:23) %>%
group_by(ID, DAY, START_TIME) %>%
summarise(Freq = sum(!is.na(DATE)))
trip_freq_tbl <- trip_freq %>% spread(key = START_TIME, value=Freq)
#
# name and re-arrange columns
#
colnames(trip_freq_tbl) <- c("ID", "Day", paste(0:23,1:24,sep="_"))
trip_freq_tbl <- cbind(trip_freq_tbl[,-2], Day=trip_freq_tbl[,"Day"])
#
# write trip_freq as csv fle
#
write.table(trip_freq_tbl, file="testdata1.csv", sep=",", row.names=FALSE)
你可以进一步总结你的情节的数据
#
# summarize the data for the plot
#
trip_freq_plot <- trip_freq %>% group_by(DAY, START_TIME) %>%
summarize(Cnt = sum(Freq))
【讨论】：
以上是关于如何使用 R 提供每周资料？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章