Как объединить ежедневные данные в ежемесячные и годовые данные в r

Иногда вам может потребоваться агрегировать ежедневные данные в еженедельные, ежемесячные или годовые данные в R.

В этом руководстве объясняется, как легко это сделать с помощью пакетов lubridate и dplyr .

Пример: агрегированные ежедневные данные в R.

Предположим, у нас есть следующий фрейм данных в R, который показывает ежедневные продажи товара в течение 100 последовательных дней:

 #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

Чтобы агрегировать эти данные, мы можем использовать функцию Floor_date() пакета lubridate , которая использует следующий синтаксис:

 floor_date (x, unit)

Золото:

• x: вектор объектов даты.
• unit: единица времени, до которой нужно округлить. Возможные варианты: секунды, минуты, часы, дни, недели, месяцы, раз в два месяца, кварталы, полугодия и годы.

Следующие фрагменты кода показывают, как использовать эту функцию с функциями group_by() и summary() в пакете dplyr , чтобы найти средние продажи по неделям, месяцам и годам:

Средний объем продаж в неделю

 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

Средний объем продаж в месяц

 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

Средний объем продаж в год

 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

Обратите внимание, что мы выбираем агрегирование по среднему значению, но мы можем использовать любую сводную статистику, которую хотим, например медиану, моду, максимум, минимум и т. д.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в R:

Как рассчитать среднее значение на группу в R
Как рассчитать накопительные суммы в R
Как построить временной ряд в R