<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die Funktion floor_date()<\/strong> aus dem Lubridate-<\/a> Paket in R verwenden, um Daten schnell nach Monat zu gruppieren.<\/span><\/p>\n Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R, der die Gesamtverk\u00e4ufe eines Artikels zu verschiedenen Daten anzeigt:<\/span><\/p>\n Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen wir die Summe der Verk\u00e4ufe, gruppiert nach Monat, berechnen:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen Daten auch mithilfe einer anderen Metrik aggregieren.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnten zum Beispiel die maximalen Verk\u00e4ufe an einem Tag berechnen, gruppiert nach Monat:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir sehen:<\/span><\/p>\n F\u00fchlen Sie sich frei, jede gew\u00fcnschte Metrik in der Funktion summary()<\/strong> zu verwenden.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So extrahieren Sie das Jahr aus dem Datum in R<\/a> Sie k\u00f6nnen die Funktion floor_date() aus dem Lubridate- Paket in R verwenden, um Daten schnell nach Monat zu gruppieren. Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax: library (tidyverse) df %>% group_by(month = lubridate::floor_date(date_column, ‚ month ‚)) %>% summarize(sum = sum(value_column)) Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen. Beispiel: Daten […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n library<\/span> (tidyverse)<\/span>\n\n<\/span>df %>% \n group_by(month = lubridate::floor_date(date_column, ' month<\/span> ')) %>%\n summarize(sum = sum(value_column))<\/strong><\/pre>\n Beispiel: Daten nach Monat in R gruppieren<\/strong><\/h3>\n
#create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (date=as. Date<\/span> (c('1\/4\/2022', '1\/9\/2022', '2\/10\/2022', '2\/15\/2022',\n '3\/5\/2022', '3\/22\/2022', '3\/27\/2022'), '%m\/%d\/%Y'),\n sales=c(8, 14, 22, 23, 16, 17, 23))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n dirty date\n1 2022-01-04 8\n2 2022-01-09 14\n3 2022-02-10 22\n4 2022-02-15 23\n5 2022-03-05 16\n6 2022-03-22 17\n7 2022-03-27 23<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (tidyverse)\n\n#group data by month and sum sales\n<\/span>df %>% \n group_by(month = lubridate::floor_date(date, ' month<\/span> ')) %>%\n summarize(sum_of_sales = sum(sales))\n\n# A tibble: 3 x 2\n month sum_of_sales\n \n1 2022-01-01 22\n2 2022-02-01 45\n3 2022-03-01 56\n<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
library<\/span> (tidyverse)\n\n#group data by month and find max sales\n<\/span>df %>% \n group_by(month = lubridate::floor_date(date, ' month<\/span> ')) %>%\n summarize(max_of_sales = max(sales))\n\n# A tibble: 3 x 2\n month max_of_sales\n \n1 2022-01-01 14\n2 2022-02-01 23\n3 2022-03-01 23\n<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So extrahieren Sie den Monat aus dem Datum in R<\/a>
So sortieren Sie einen Datenrahmen nach Datum in R<\/a>
So konvertieren Sie den Faktor in R in das Datum<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"