Question

R对我而言是新的，我正在使用（私人）数据集。

我有以下问题，我有很多时间序列：

2015-04-27  12:29:48
2015-04-27  12:31:48
2015-04-27  12:34:50
2015-04-27  12:50:43
2015-04-27  12:53:55
2015-04-28  00:00:00
2015-04-28  00:00:10

所有时间序列都有一个值：

Datetime                   value
2015-04-27  12:29:48       0.0 
2015-04-27  12:31:48       0.0
2015-04-27  12:34:50       1.1
2015-04-27  12:50:43      45.0 
2015-04-27  12:53:55       0.0
2015-04-28  00:00:00       1.0
2015-04-28  00:00:10       2.0

我想跳过所有的小时和分钟，并将它们总结如下：

Datetime      value
2015-04-27    46.1
2015-04-28     3.0

我做的第一件事是改变列日期时间：

energy$datetime <- as.POSIXlt(energy$datetime)

我用汇总函数尝试了几个东西：

df %>% group_by(energy$datetime) %>% summarize (energy$newname(energy$value))

但那不起作用。

我也在互联网上阅读有竞争力的东西（例如：http://r.789695.n4.nabble.com/How-to-sum-and-group-data-by-DATE-in-data-frame-td903708.html），但它对我没有意义（是的，我是一个菜鸟）。

希望有人可以帮助我！

Answer 1

使用as.Date（）然后使用aggregate（）。

energy$Date <- as.Date(energy$Datetime)
aggregate(energy$value, by=list(energy$Date), sum)

修改

Emma对列名称提出了一个很好的观点。您可以使用以下代码保留聚合中的列名称。

aggregate(energy["value"], by=energy["Date"], sum)

Answer 2

使用data.table

Test$Datetime <- as.Date(Test$Datetime)
DT<- data.table(Test )
DT[,sum(value),by = Datetime]

     Datetime   V1
1: 2015-04-27 46.1
2: 2015-04-28  3.0

Answer 3

使用tidyverse，特别是lubridate和dplyr：

library(lubridate)
library(tidyverse)

set.seed(10)
df <- tibble(Datetime = sample(seq(as.POSIXct("2015-04-27"), as.POSIXct("2015-04-29"), by = "min"), 10),
            value = sample(1:100, 10)) %>%
  arrange(Datetime)

df
#> # A tibble: 10 x 2
#>    Datetime            value
#>    <dttm>              <int>
#>  1 2015-04-27 04:04:00    35
#>  2 2015-04-27 10:48:00    41
#>  3 2015-04-27 13:02:00    25
#>  4 2015-04-27 13:09:00     5
#>  5 2015-04-27 14:43:00    57
#>  6 2015-04-27 20:29:00    12
#>  7 2015-04-27 20:34:00    77
#>  8 2015-04-28 00:22:00    66
#>  9 2015-04-28 05:29:00    37
#> 10 2015-04-28 09:14:00    58

df %>%
  mutate(date_col = date(Datetime)) %>%
  group_by(date_col) %>%
  summarize(value = sum(value))
#> # A tibble: 2 x 2
#>   date_col   value
#>   <date>     <int>
#> 1 2015-04-27   252
#> 2 2015-04-28   161

由reprex package（v0.2.0）于2018-08-01创建。

Answer 4

你走在正确的道路上 - 试试： summarise(newVal = sum(energy$value) ) 总结电话。
df<- energy %>% group_by(datetime) %>% summarise(sum =sum(value)) )

R按日期分组，并总结值

4 个答案:

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