Jak agregować dane dzienne na dane miesięczne i roczne w r

Czasami możesz chcieć zagregować dane dzienne w dane tygodniowe, miesięczne lub roczne w R.

W tym samouczku wyjaśniono, jak łatwo to zrobić, korzystając z pakietów lubridate i dplyr .

Przykład: Zagregowane dane dzienne w R

Załóżmy, że mamy następującą ramkę danych w R, która pokazuje dzienną sprzedaż towaru w okresie 100 kolejnych dni:

 #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

Aby zagregować te dane, możemy użyć funkcji Floor_date() pakietu lubridate , która wykorzystuje następującą składnię:

 floor_date (x, unit)

Złoto:

• x: wektor obiektów daty.
• jednostka: jednostka czasu do zaokrąglenia. Opcje obejmują sekundy, minuty, godziny, dni, tygodnie, miesiące, dane dwumiesięczne, kwartały, półrocza i lata.

Poniższe fragmenty kodu pokazują, jak używać tej funkcji z funkcjami group_by() i podsumowanie() w pakiecie dplyr , aby znaleźć średnią sprzedaż według tygodnia, miesiąca i roku:

Średnia sprzedaż tygodniowa

 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

Średnia sprzedaż miesięczna

 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

Średnia sprzedaż roczna

 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

Pamiętaj, że decydujemy się na agregację według średniej, ale możemy użyć dowolnej statystyki podsumowującej, takiej jak mediana, tryb, maksimum, minimum itp.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w języku R:

Jak obliczyć średnią na grupę w R
Jak obliczyć sumy skumulowane w R
Jak wykreślić szereg czasowy w R