如何在 r 中按周对数据进行分组（带有示例）

您可以使用基本 R 中的strftime()函数和参数“ %V ”，在 R 中按周对数据进行分组。

该函数使用以下基本语法：

 df$week_num <- strftime(df$date, format = " %V ")

下面的例子展示了如何在实际中使用这个功能。

示例：在 R 中按周对数据进行分组

假设我们在 R 中有以下数据框，显示不同日期的商品总销售额：

 #create data frame
df <- data. frame (date=as. Date (c('1/8/2022', '1/9/2022', '2/10/2022', '2/15/2022',
                                '3/5/2022', '3/22/2022', '3/27/2022'), '%m/%d/%Y'),
                 sales=c(8, 14, 22, 23, 16, 17, 23))

#view data frame
df

        dirty date
1 2022-01-08 8
2 2022-01-09 14
3 2022-02-10 22
4 2022-02-15 23
5 2022-03-05 16
6 2022-03-22 17
7 2022-03-27 23

我们可以使用以下代码添加显示每个日期的周数的列：

 #add column to show week number
df$week_num <- strftime(df$date, format = " %V ")

#view updated data frame
df

        date sales week_num
1 2022-01-08 8 01
2 2022-01-09 14 01
3 2022-02-10 22 06
4 2022-02-15 23 07
5 2022-03-05 16 09
6 2022-03-22 17 12
7 2022-03-27 23 12

注意：根据文档， %V%计算日期数字的方式如下： “一年中的周数（星期一作为一周的第一天）作为十进制 [01,53]”。如果包含 1 月 1 日的那周在新的一年中有 4 天或更多天，则将其视为第 1 周。否则，它是上一年的最后一周，下一周是第 1 周。

创建此新列后，我们可以根据周数对值进行分组。

例如，我们可以使用以下代码来计算按周分组的销售额总和：

 library (dplyr)

#calculate sum of sales, grouped by week
df %>%
  group_by(week_num) %>%
  summarize(total_sales = sum(sales))

# A tibble: 6 x 2
  week_num total_sales
            
1 01 22
2 06 22
3 07 23
4 09 16
5 12 40

从结果我们可以看出：

• 第 1 周的销售总额为22 。
• 第 6 周的销售总额为22 。
• 第 7 周的销售总额为23 。

等等。

我们还可以使用另一个指标来聚合数据。

例如，我们可以使用以下代码来计算按周分组的平均销售额：

 library (dplyr)

#calculate mean of sales, grouped by week
df %>%
  group_by(week_num) %>%
  summarize(mean_sales = mean(sales))

# A tibble: 5 x 2
  week_num mean_sales
           
1 01 11
2 06 22
3 07 23
4 09 16
5 12 20

从结果我们可以看出：

• 第一周的平均销量为11 。
• 第 6 周的平均销量为22 。
• 第 7 周的平均销量为23 。

等等。

其他资源

以下教程解释了如何在 R 中执行其他常见任务：

如何在R中按月对数据进行分组
如何从R中的日期中提取年份
如何从R中的日期中提取月份
如何在 R 中按日期对数据框进行排序