Question

我有一个数据框，其中包含一个整数类型的日期列。

df
date        values
11/25/18   a
11/30/18   b
12/4/18    a
12/5/18    b
12/5/18    a
12/6/18    b 
12/6/18    c
12/6/18    a
12/6/18    a
12/7/18    b
12/7/18    c
12/7/18    a
12/9/18    b
12/12/18   a
12/12/18   c
12/13/18   b 
1/9/19     a
1/9/19     c
1/9/19     b
1/10/19    d
1/10/19    d
1/10/19    d
1/10/19    a
1/11/19    c
1/11/19    d
2/1/19     a
2/10/19    a
2/13/19    b
3/14/19    d
3/17/19    c
5/4/19     d
5/5/19     c
5/6/19     d
5/31/19    a

我尝试使用此代码，但无法在一个月内进行汇总

df %>% group_by(DATE) %>%
  count(values)

从这开始，我得到了每天的频率

group_by(month = month(date)) %>% count(values)

当我尝试使用此代码汇总月份中的日期时，出现以下错误

    (Error in as.POSIXlt.character(as.character(x), ...) : 

  character string is not in a standard unambiguous format)

我想要这样的输出

date  values  freq
11/18  a       1
11/18  b       1
12/18  a       6
12/18  b       5
12/18  c       6

，其他月份相同。

Answer 1

从date提取月份，然后使用count

library(dplyr)

df %>%
  mutate(month = format(as.Date(date, "%m/%d/%y"), "%m/%y")) %>%
  count(month, values)

#   month values     n
#   <chr> <fct>  <int>
# 1 01/19 a          2
# 2 01/19 b          1
# 3 01/19 c          2
# 4 01/19 d          4
# 5 02/19 a          2
# 6 02/19 b          1
# 7 03/19 c          1
# 8 03/19 d          1
# 9 05/19 a          1
#10 05/19 c          1
#11 05/19 d          2
#12 11/18 a          1
#13 11/18 b          1
#14 12/18 a          6
#15 12/18 b          5
#16 12/18 c          3

或者完全保留在基数R中，我们可以使用aggregate

aggregate(date~month+values, 
     transform(df, month = format(as.Date(date, "%m/%d/%y"), "%m/%y")), length)

Answer 2

我们可以将base R与table一起使用

with(df1, as.data.frame(table(format(as.Date(date, "%m/%d/%y"), "%m/%y"), values)))

优点是它还将提供有关“ Freq”为0时不存在的组合的信息

以日期格式转换数据并按月汇总日期并计算频率

2 个答案: