R ဖြင့် ရက်သတ္တပတ်အလိုက် ဒေတာအုပ်စုဖွဲ့နည်း (ဥပမာနှင့်အတူ)

R တွင် ရက်သတ္တပတ်အလိုက် ဒေတာအုပ်စုဖွဲ့ရန် အငြင်းအခုံ “ %V ” ဖြင့် အခြေခံ R တွင် strftime() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်-

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

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- R ဖြင့် ရက်သတ္တပတ်အလိုက် အုပ်စုဒေတာ

ကျွန်ုပ်တို့တွင် မတူညီသောရက်စွဲများမှ ပစ္စည်းတစ်ခု၏စုစုပေါင်းရောင်းချမှုကိုပြသသော R တွင် အောက်ပါဒေတာဘောင်ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 #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

ရက်စွဲတစ်ခုစီ၏ ရက်သတ္တပတ်နံပါတ်ကိုပြသသည့် ကော်လံတစ်ခုကို ထည့်ရန် အောက်ပါကုဒ်ကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်သည်-

 #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

မှတ်ချက် – စာရွက်စာတမ်းအရ၊ %V% သည် ရက်စွဲနံပါတ်များကို တွက်ချက်ပုံဖြစ်သည်- “ တစ်နှစ်တာ၏ ရက်သတ္တပတ်နံပါတ် (အပတ်စဉ်၏ ပထမဆုံးနေ့အဖြစ်) ဒဿမ [01,53]။ ဇန်န၀ါရီလ 1 ပါ၀င်သော ရက်သတ္တပတ်သည် နှစ်သစ်တွင် လေးရက် သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုပါက ရက်သတ္တပတ် 1 ဟု သတ်မှတ်သည်။ သို့မဟုတ်ပါက ၎င်းသည် ယခင်နှစ်၏ နောက်ဆုံးပတ်ဖြစ်ပြီး နောက်အပတ်သည် သီတင်းပတ် 1 ဖြစ်သည်။”

ဤကော်လံအသစ်ကို ဖန်တီးပြီးသည်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အပတ်နံပါတ်အလိုက် တန်ဖိုးများကို အုပ်စုဖွဲ့နိုင်ပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ အပတ်အလိုက် အုပ်စုဖွဲ့ပြီး ရောင်းချမှုပေါင်းလဒ်ကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 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

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• ရက်သတ္တပတ် 1 တွင်ရောင်းချမှုပေါင်းလဒ်သည် 22 ဖြစ်သည်။
• ရက်သတ္တပတ် 6 တွင်ရောင်းချမှုပေါင်းလဒ်သည် 22 ဖြစ်သည်။
• ရက်သတ္တပတ် 7 တွင်ရောင်းအားစုစုပေါင်းသည် 23 ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ဒေတာကို ပေါင်းစည်းရန် အခြားမက်ထရစ်ကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ရက်သတ္တပတ်အလိုက် အုပ်စုဖွဲ့ထားသော ပျမ်းမျှရောင်းအားကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 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

ရလဒ်မှ ကျွန်ုပ်တို့ မြင်နိုင်သည်-

• 1 ရက်သတ္တပတ်တွင် ပျမ်းမျှရောင်းအားမှာ 11 ဖြစ်သည်။
• ရက်သတ္တပတ် 6 တွင်ပျမ်းမျှရောင်းအား 22 ရှိသည်။
• ရက်သတ္တပတ် 7 တွင် ပျမ်းမျှရောင်းအားမှာ 23 ခု ဖြစ်သည်။

နောက် … ပြီးတော့။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် R တွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

လအလိုက် ဒေတာအုပ်စုဖွဲ့နည်း
R ဖြင့် ရက်စွဲမှ တစ်နှစ်ကို မည်သို့ထုတ်ယူရမည်နည်း။
R ဖြင့် ရက်စွဲမှ လကို မည်သို့ထုတ်ယူရမည်နည်း။
R ဖြင့် ဒေတာဘောင်တစ်ခုကို ရက်စွဲအလိုက် စီရန်