R でデータを週ごとにグループ化する方法 (例あり)

引数「 %V 」を指定してベース R のstrftime()関数を使用すると、R でデータを週ごとにグループ化できます。

この関数は次の基本構文を使用します。

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

次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。

例: R で週ごとにデータをグループ化する

R に、さまざまな日付の商品の総売上高を示す次のデータ フレームがあるとします。

 #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

次のコードを使用して、各日付の週番号を表示する列を追加できます。

 #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: ドキュメントによると、 %V% が日付数値を計算する方法は次のとおりです。「その年の週番号 (週の最初の月曜日) を 10 進数で [01,53]」とします。 1 月 1 日を含む週に新年が 4 日以上ある場合、その週は第 1 週とみなされます。そうでない場合は、前年の最終週となり、次の週が第 1 週となります。

この新しい列を作成したら、週番号に基づいて値をグループ化できます。

たとえば、次のコードを使用して、週ごとにグループ化された売上の合計を計算できます。

 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

結果から次のことがわかります。

• 第 1 週の売上の合計は22でした。
• 第 6 週の売上の合計は22でした。
• 第 7 週の売上の合計は23でした。

等々。

別のメトリックを使用してデータを集計することもできます。

たとえば、次のコードを使用して、週ごとにグループ化された平均売上を計算できます。

 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

結果から次のことがわかります。

• 第 1 週の平均売上は11でした。
• 第 6 週の平均売上は22でした。
• 7 週目の平均売上は23でした。

等々。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。

R でデータを月ごとにグループ化する方法
Rで日付から年を抽出する方法
Rで日付から月を抽出する方法
R でデータフレームを日付で並べ替える方法