<\/p>\n
U kunt de strftime()<\/strong> -functie in basis R gebruiken met het argument \u201c %V<\/strong> \u201d om gegevens per week in R te groeperen.<\/span><\/p>\n Deze functie gebruikt de volgende basissyntaxis:<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze functie in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n Stel dat we het volgende gegevensframe in R hebben dat de totale verkoop van een artikel op verschillende datums weergeeft:<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende code gebruiken om een kolom toe te voegen die het weeknummer van elke datum weergeeft:<\/span><\/p>\n Opmerking<\/strong> : volgens de documentatie berekent %V%<\/strong> datumnummers als volgt: „het weeknummer van het jaar (maandag als de eerste dag van de week) als decimaal [01,53].“ Als de week die 1 januari bevat vier of meer dagen in het nieuwe jaar heeft, wordt deze als week 1 beschouwd. Anders is het de laatste week van het voorgaande jaar en is de volgende week week 1.‘<\/em><\/span><\/p>\n Zodra we deze nieuwe kolom hebben aangemaakt, kunnen we de waarden groeperen op basis van weeknummer.<\/span><\/p>\n We kunnen bijvoorbeeld de volgende code gebruiken om de som van de verkopen te berekenen, gegroepeerd per week:<\/span><\/p>\n Uit het resultaat kunnen we zien:<\/span><\/p>\n Enzovoort.<\/span><\/p>\n We kunnen ook een andere metriek gebruiken om de gegevens samen te voegen.<\/span><\/p>\n We kunnen bijvoorbeeld de volgende code gebruiken om de gemiddelde omzet te berekenen, gegroepeerd per week:<\/span><\/p>\n Uit het resultaat kunnen we zien:<\/span><\/p>\n Enzovoort.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in R kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe gegevens per maand te groeperen inR<\/a> U kunt de strftime() -functie in basis R gebruiken met het argument \u201c %V \u201d om gegevens per week in R te groeperen. Deze functie gebruikt de volgende basissyntaxis: df$week_num <- strftime(df$date, format = “ %V „) Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze functie in de praktijk kunt gebruiken. Voorbeeld: groepeer gegevens per […]<\/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":[],"class_list":["post-3248","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n df$week_num <- strftime(df$date, format = \" %V<\/span> \")\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld: groepeer gegevens per week in R<\/strong><\/h2>\n
#create data frame<\/span>\ndf <- data. frame<\/span> (date=as. Date<\/span> (c('1\/8\/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 2022-01-08 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 #add column to show week number\n<\/span>df$week_num <- strftime(df$date, format = \" %V<\/span> \")\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n date sales week_num\n1 2022-01-08 8 01\n2 2022-01-09 14 01\n3 2022-02-10 22 06\n4 2022-02-15 23 07\n5 2022-03-05 16 09\n6 2022-03-22 17 12\n7 2022-03-27 23 12<\/strong><\/span><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#calculate sum of sales, grouped by week\n<\/span>df %>%\n group_by(week_num) %>%\n summarize(total_sales = sum(sales))\n\n# A tibble: 6 x 2\n week_num total_sales\n \n1 01 22\n2 06 22\n3 07 23\n4 09 16\n5 12 40\n<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#calculate mean of sales, grouped by week\n<\/span>df %>%\n group_by(week_num) %>%\n summarize(mean_sales = mean(sales))\n\n# A tibble: 5 x 2\n week_num mean_sales\n \n1 01 11\n2 06 22\n3 07 23\n4 09 16\n5 12 20<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe jaar uit datum te extraheren in R<\/a>
Hoe maand uit datum te extraheren in R<\/a>
Hoe een dataframe op datum te sorteren in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"