工作日和周末的子集数据集并计算列的总和

Question

我正在使用每小时数据集1年，并尝试计算工作日（周一至周五）和周末（坐标，太阳）值的总和，并添加到数据集底部的新行。我的数据框看起来像这样：

我使用以下命令创建了整周的总和：

## calculate column sum
df[366,(3:27)] <- colSums(df[,3:27], na.rm = T)

然后计算每列中缺失值的数量：

## calculate number of missing values in a column

NA.find <- function(x) length(which(is.na(x))) #function for finding missing values
myNumCols <- which(unlist(lapply(df, is.numeric))) 
df[(nrow(df) + 1), myNumCols] <- sapply(df[, myNumCols],NA.find )

现在我正在尝试计算工作日和周末之间的总和（列v1：总数）和缺失值的数量，并像我在所有日子一样添加底部行。

我知道我需要以某种方式定义我的日期，以便R可以读取它然后使用一些如何在工作日和周末进行子集，我想出如何将这样的个体分组：

e = colsplit(df1$date,split=" ",names=c("day1","day2","month"))

df2 = cbind(df1[,c("type","date")],day=e[1],cdate=e[2],month=e[3],df1[,3:ncol(df1)])
df3 = subset(df2, day1 == "Mon")

但是我不确定如何将它说成星期一：星期五和星期六：星期天？

我想要实现的是从（368：371）创建4个新行，并添加工作日总数，工作日缺失值数，周末总数，周末缺失值数。

非常感谢， 阿燕

Answer 1

一些评论。

1. 不要将列总和添加到数据框中。例如，在您的代码中，您有：

   df[366,(3:27)] <- colSums(df[,3:27], na.rm = T)
   

   假设我们将您的数据框集中到每个周末。你的列总和是错误的。将它们存储为单独的载体：

   year_sums =colSums(df[,3:27], na.rm = TRUE)
   

2. 由于您的数据框中不再有列总和，因此查询起来更容易。因此，要确定缺失值的数量，请执行以下操作：

   colSums(is.na(dd[,3:27])
   

   R将TRUE视为1，将FALSE视为0。

3. 现在回答你的问题。聪明的方法是使用R的日期对象或使用lubridate包。但是，我建议你先从容易开始的事情开始。只需创建一个新列和子集。在您的示例中，一周的第一天是星期五。所以

   ##M for mid week
   ##W for week end 
   df$type = c("M", "W", "W", "M", "M", "M", "M")
   

   创建一个列，用于标识数据是周末还是周中。所以对于子集，只需：

   df[df$type == "M",]