在R中按月汇总行数

Question

所以我有一个数据框,它有一个日期列,一个小时列和一系列其他数字列.数据框中的每一行是一整天的1小时1天.

数据框如下所示:

          Date  Hour  Melbourne  Southern  Flagstaff
1   2009-05-01     0          0         5         17
2   2009-05-01     2          0         2          1
3   2009-05-01     1          0        11          0
4   2009-05-01     3          0         3          8
5   2009-05-01     4          0         1          0
6   2009-05-01     5          0        49         79
7   2009-05-01     6          0       425        610

小时数无序,因为这是从另一个数据框中的子集.

我想按月和可能按天将数值中的值相加.有谁知道我怎么做到这一点？

Answer 1

我创建了数据集

data <- read.table( text="   Date    Hour    Melbourne   Southern    Flagstaff
                       1   2009-05-01  0   0   5   17
                       2   2009-05-01  2   0   2   1
                       3   2009-05-01  1   0   11  0
                       4   2009-05-01  3   0   3   8
                       5   2009-05-01  4   0   1   0
                       6   2009-05-01  5   0   49  79
                       7   2009-05-01  6   0   425 610",
                    header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE)

你可以用函数做总结aggregate:

byday <- aggregate(cbind(Melbourne,Southern,Flagstaff)~Date,
             data=data,FUN=sum)
library(lubridate)
bymonth <- aggregate(cbind(Melbourne,Southern,Flagstaff)~month(Date),
             data=data,FUN=sum)

看看?aggregate更好地理解这个功能.从最后一个参数开始(因为这使得解释更容易)参数执行以下操作:

• FUN是应该用于聚合的函数.我sum用来总结这些值,但我也可以mean,max或者你自己写的一些函数.
• data 用于指示我想要聚合的数据框.
• 第一个参数告诉函数我想要聚合的是什么.在左侧~,我指出了我想要聚合的变量.如果有多个,则将它们合并cbind.右侧是应该分割数据的变量.Putting Date意味着聚合将总结每个不同值的变量Date.

对于按月汇总,我使用month了包中的函数lubridate.它完成了人们的期望:它返回一个数值,表示给定日期的月份.也许你首先需要安装包install.packages("lubridate").

如果您不想使用lubridate,则可以执行以下操作:

data <- transform(data,month=as.numeric(format(as.Date(Date),"%m")))
bymonth <- aggregate(cbind(Melbourne,Southern,Flagstaff)~month,
                     data=data,FUN=sum)

在这里,我为包含月份的数据添加了一个新列,然后由该列聚合.

Answer 2

这可能是使用它的另一种方法 data.table

library(data.table)
# Edited as per Arun's comment
out = setDT(data)[, lapply(.SD, sum), by=Date] 

#>out
#         Date Hour Melbourne Southern Flagstaff
#1: 2009-05-01   21         0      496       715

或者通过使用 dplyr

library(dplyr)
out = data %>% group_by(Date) %>% summarise_each(funs(sum))

#>out
#Source: local data frame [1 x 5]
#        Date Hour Melbourne Southern Flagstaff
#1 2009-05-01   21         0      496       715

Answer 3

另一个基本的 R 解决方案

# to sum by date
rowsum(dat[-1], dat$Date)
#           Hour Melbourne Southern Flagstaff
#2009-05-01   21         0      496       715

# or by month and year
rowsum(dat[-1], format(dat$Date, "%b-%y") )
#       Hour Melbourne Southern Flagstaff
#May-09   21         0      496       715