Cara menggabungkan data harian menjadi data bulanan dan tahunan di r

Terkadang Anda mungkin ingin menggabungkan data harian menjadi data mingguan, bulanan, atau tahunan di R.

Tutorial ini menjelaskan cara melakukannya dengan mudah menggunakan paket lubridate dan dplyr .

Contoh: Gabungkan data harian di R

Misalkan kita memiliki kerangka data berikut di R yang menunjukkan penjualan harian suatu barang selama 100 hari berturut-turut:

 #make this example reproducible
set.seed(1)

#create data frame
df <- data.frame(date = as.Date (" 2020-12-01 ") + 0:99,
                 sales = runif (100, 20, 50))

#view first six rows
head(df)

        dirty date
1 2020-12-01 27.96526
2 2020-12-02 31.16372
3 2020-12-03 37.18560
4 2020-12-04 47.24623
5 2020-12-05 26.05046
6 2020-12-06 46.95169

Untuk menggabungkan data ini, kita dapat menggunakan fungsi floor_date() dari paket lubridate yang menggunakan sintaks berikut:

 floor_date (x, unit)

Emas:

• x: vektor objek tanggal.
• satuan: satuan waktu untuk dibulatkan. Pilihannya mencakup detik, menit, jam, hari, minggu, bulan, dua bulanan, kuartal, setengah tahun, dan tahun.

Cuplikan kode berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini dengan fungsi group_by() dan ringkasan() dalam paket dplyr untuk menemukan penjualan rata-rata berdasarkan minggu, bulan, dan tahun:

Rata-rata penjualan per minggu

 library (lubridate)
library (dplyr)

#round dates down to week
df$week <- floor_date (df$date, " week ")

#find average sales per week
df %>%
  group_by (week) %>%
  summarize (mean = mean (sales))

# A tibble: 15 x 2
   week means
        
 1 2020-11-29 33.9
 2 2020-12-06 35.3
 3 2020-12-13 39.0
 4 2020-12-20 34.4
 5 2020-12-27 33.6
 6 2021-01-03 35.9
 7 2021-01-10 37.8
 8 2021-01-17 36.8
 9 2021-01-24 32.8
10 2021-01-31 33.9
11 2021-02-07 34.1
12 2021-02-14 41.6
13 2021-02-21 31.8
14 2021-02-28 35.2
15 2021-03-07 37.1

Rata-rata penjualan per bulan

 library (lubridate)
library (dplyr)

#round dates down to week
df$month <- floor_date (df$date, " month ")

#find average sales by month
df %>%
  group_by (month) %>%
  summarize (mean = mean (sales))

# A tibble: 4 x 2
  month mean
       
1 2020-12-01 35.3
2 2021-01-01 35.6
3 2021-02-01 35.2
4 2021-03-01 37.0

Rata-rata penjualan per tahun

 library (lubridate)
library (dplyr)

#round dates down to week
df$year <- floor_date (df$date, " year ")

#find average sales by month
df %>%
  group_by (year) %>%
  summarize (mean = mean (sales))

# A tibble: 2 x 2
  year means
       
1 2020-01-01 35.3
2 2021-01-01 35.7

Perhatikan bahwa kita memilih untuk mengagregasi berdasarkan rata-rata, namun kita dapat menggunakan statistik ringkasan apa pun yang kita inginkan, seperti median, modus, maksimum, minimum, dll.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di R:

Cara menghitung mean per grup di R
Cara menghitung jumlah kumulatif di R
Cara memplot deret waktu di R