将每日数据汇总到月/年间隔

Posted 2023-02-24

【中文标题】将每日数据汇总到月/年间隔

【英文标题】：Aggregate Daily Data to Month/Year intervals

【发布时间】：2011-08-28 12:00:26

【问题描述】：

我不需要经常在 R 中处理日期，但我想这相当容易。我有一列表示数据框中的日期。我只是想创建一个新的数据框，使用日期按月/年汇总第二列。最好的方法是什么？

我想要第二个数据框，以便将其提供给绘图。

您能提供的任何帮助将不胜感激！

编辑：供参考：

> str(temp)
'data.frame':   215746 obs. of  2 variables:
 $ date  : POSIXct, format: "2011-02-01" "2011-02-01" "2011-02-01" ...
 $ amount: num  1.67 83.55 24.4 21.99 98.88 ...

> head(temp)
        date amount
1 2011-02-01  1.670
2 2011-02-01 83.550
3 2011-02-01 24.400
4 2011-02-01 21.990
5 2011-02-03 98.882
6 2011-02-03 24.900

【问题讨论】：

@Bibert3 你能告诉我们你的日期是什么格式的吗？ POSIX？角色？

【参考方案1】：

我会用 lubridate 和 plyr 来做，将日期四舍五入到最近的月份，以便更容易绘制：

library(lubridate)
df <- data.frame(
  date = today() + days(1:300),
  x = runif(300)
)
df$my <- floor_date(df$date, "month")

library(plyr)
ddply(df, "my", summarise, x = mean(x))

【讨论】：

或者使用 dplyr，最后一行是 summarise(df, x = mean(my))。

如果你想要一个包含这样几列的数据框：plyr::ddply(df, "my", numcolwise(mean))

【参考方案2】：

可能有一个更优雅的解决方案，但是用strftime() 和aggregate()ing 分成几个月和几年应该可以做到。然后重新组合日期进行绘图。

x <- as.POSIXct(c("2011-02-01", "2011-02-01", "2011-02-01"))
mo <- strftime(x, "%m")
yr <- strftime(x, "%Y")
amt <- runif(3)
dd <- data.frame(mo, yr, amt)

dd.agg <- aggregate(amt ~ mo + yr, dd, FUN = sum)
dd.agg$date <- as.POSIXct(paste(dd.agg$yr, dd.agg$mo, "01", sep = "-"))

【参考方案3】：

游戏有点晚了，但另一种选择是使用data.table：

library(data.table)
setDT(temp)[, .(mn_amt = mean(amount)), by = .(yr = year(date), mon = months(date))]

# or if you want to apply the 'mean' function to several columns:
# setDT(temp)[, lapply(.SD, mean), by=.(year(date), month(date))]

这给出了：

     yr      mon mn_amt
1: 2011 februari 42.610
2: 2011    maart 23.195
3: 2011    april 61.891

如果您想要月份的名称而不是数字，您可以使用：

setDT(temp)[, date := as.IDate(date)
            ][, .(mn_amt = mean(amount)), by = .(yr = year(date), mon = months(date))]

这给出了：

     yr      mon mn_amt
1: 2011 februari 42.610
2: 2011    maart 23.195
3: 2011    april 61.891

如您所见，这将以您的系统语言（在我的情况下为荷兰语）给出月份名称。

---

或者使用lubridate和dplyr的组合：

temp %>% 
  group_by(yr = year(date), mon = month(date)) %>% 
  summarise(mn_amt = mean(amount))

---

使用过的数据：

# example data (modified the OP's data a bit)
temp <- structure(list(date = structure(1:6, .Label = c("2011-02-01", "2011-02-02", "2011-03-03", "2011-03-04", "2011-04-05", "2011-04-06"), class = "factor"), 
                       amount = c(1.67, 83.55, 24.4, 21.99, 98.882, 24.9)), 
                  .Names = c("date", "amount"), class = c("data.frame"), row.names = c(NA, -6L))

【参考方案4】：

你可以这样做：

short.date = strftime(temp$date, "%Y/%m")
aggr.stat = aggregate(temp$amount ~ short.date, FUN = sum)

【讨论】：

short.date 部分非常实用。谢谢@Galina-Alperovich 的好建议！

【参考方案5】：

只需为此使用 xts 包。

library(xts)
ts <- xts(temp$amount, as.Date(temp$date, "%Y-%m-%d"))

# convert daily data
ts_m = apply.monthly(ts, FUN)
ts_y = apply.yearly(ts, FUN)
ts_q = apply.quarterly(ts, FUN)

其中 FUN 是一个用于聚合数据的函数（例如 sum）

【讨论】：

为什么要单独回答？最好将此添加为您以前的答案imo的替代方法

【参考方案6】：

我有一个函数 monyr 用于此类事情：

monyr <- function(x)

    x <- as.POSIXlt(x)
    x$mday <- 1
    as.Date(x)


n <- as.Date(1:500, "1970-01-01")
nn <- monyr(n)

您可以将末尾的 as.Date 更改为 as.POSIXct 以匹配数据中的日期格式。然后按月汇总只是使用聚合/按/等的问题。

【参考方案7】：

这是一个dplyr 选项：

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(date = as.Date(date)) %>% 
  mutate(ym = format(date, '%Y-%m')) %>% 
  group_by(ym) %>% 
  summarize(ym_mean = mean(x))

【参考方案8】：

另一种解决方案：

 rowsum(temp$amount, format(temp$date,"%Y-%m"))

情节你可以使用barplot:

barplot(t(rowsum(temp$amount, format(temp$date,"%Y-%m"))), las=2)

【参考方案9】：

此外，鉴于您的时间序列似乎是 xts 格式，您可以使用如下均值函数将您的每日时间序列聚合为每月时间序列：

d2m <- function(x) 
  aggregate(x, format(as.Date(zoo::index(x)), "%Y-%m"), FUN=mean)