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毎日のデータを月/年の間隔に集約する

Rで日付を扱う必要はあまりありませんが、これはかなり簡単だと思います。データフレーム内の日付を表す列があります。日付を使用して月/年ごとに2列目を要約する新しいデータフレームを作成するだけです。最善のアプローチは何ですか？

2つ目のデータフレームが必要なので、プロットにフィードできます。

あなたが提供できる助けは大歓迎です！

編集：参照用：

> str(temp)
'data.frame':   215746 obs. of  2 variables:
 $ date  : POSIXct, format: "2011-02-01" "2011-02-01" "2011-02-01" ...
 $ amount: num  1.67 83.55 24.4 21.99 98.88 ...

> head(temp)
        date amount
1 2011-02-01  1.670
2 2011-02-01 83.550
3 2011-02-01 24.400
4 2011-02-01 21.990
5 2011-02-03 98.882
6 2011-02-03 24.900
datetimer
53
Btibert3

おそらくもっとエレガントなソリューションがありますが、strftime()で月と年に分割し、aggregate() ingでそれを行う必要があります。次に、プロット用の日付を再構築します。

x <- as.POSIXct(c("2011-02-01", "2011-02-01", "2011-02-01"))
mo <- strftime(x, "%m")
yr <- strftime(x, "%Y")
amt <- runif(3)
dd <- data.frame(mo, yr, amt)

dd.agg <- aggregate(amt ~ mo + yr, dd, FUN = sum)
dd.agg$date <- as.POSIXct(paste(dd.agg$yr, dd.agg$mo, "01", sep = "-"))
37
kmm

lubridateとplyrを使用して、日付を最も近い月に切り捨てて、プロットしやすくします。

library(lubridate)
df <- data.frame(
  date = today() + days(1:300),
  x = runif(300)
)
df$my <- floor_date(df$date, "month")

library(plyr)
ddply(df, "my", summarise, x = mean(x))
47
hadley

ゲームに少し遅れましたが、別のオプションではdata.table：

library(data.table)
setDT(temp)[, .(mn_amt = mean(amount)), by = .(yr = year(date), mon = months(date))]

# or if you want to apply the 'mean' function to several columns:
# setDT(temp)[, lapply(.SD, mean), by=.(year(date), month(date))]

これは与える：

     yr      mon mn_amt
1: 2011 februari 42.610
2: 2011    maart 23.195
3: 2011    april 61.891

月に数字ではなく名前が必要な場合は、次を使用できます。

setDT(temp)[, date := as.IDate(date)
            ][, .(mn_amt = mean(amount)), by = .(yr = year(date), mon = months(date))]

これは与える：

     yr      mon mn_amt
1: 2011 februari 42.610
2: 2011    maart 23.195
3: 2011    april 61.891

ご覧のとおり、これはシステム言語（私の場合はオランダ語）で月名を提供します。

または、lubridateとdplyrの組み合わせを使用します。

temp %>% 
  group_by(yr = year(date), mon = month(date)) %>% 
  summarise(mn_amt = mean(amount))

使用データ：

# example data (modified the OP's data a bit)
temp <- structure(list(date = structure(1:6, .Label = c("2011-02-01", "2011-02-02", "2011-03-03", "2011-03-04", "2011-04-05", "2011-04-06"), class = "factor"), 
                       amount = c(1.67, 83.55, 24.4, 21.99, 98.882, 24.9)), 
                  .Names = c("date", "amount"), class = c("data.frame"), row.names = c(NA, -6L))
16
Jaap

これにはxtsパッケージを使用してください。

library(xts)
ts <- xts(temp$amount, as.Date(temp$date, "%Y-%m-%d"))

# convert daily data
ts_m = apply.monthly(ts, FUN)
ts_y = apply.yearly(ts, FUN)
ts_q = apply.quarterly(ts, FUN)

ここで、FUNはデータを集約する関数です（例：sum）

8
Galina Alperovich

次のようにできます：

short.date = strftime(temp$date, "%Y/%m")
aggr.stat = aggregate(temp$amount ~ short.date, FUN = sum)
6
Galina Alperovich

この種のものに使用する関数monyrがあります。

monyr <- function(x)
{
    x <- as.POSIXlt(x)
    x$mday <- 1
    as.Date(x)
}

n <- as.Date(1:500, "1970-01-01")
nn <- monyr(n)

末尾のas.Dateをas.POSIXctに変更して、データの日付形式に一致させることができます。月ごとの集計は、aggregate/by/etcを使用するだけの問題です。

3
Hong Ooi

また、時系列がxts形式のように見える場合、次のような平均関数を使用して、日次時系列を月次時系列に集約できます。

d2m <- function(x) {
  aggregate(x, format(as.Date(Zoo::index(x)), "%Y-%m"), FUN=mean)
}
1
dospring

dplyrオプションは次のとおりです。

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(date = as.Date(date)) %>% 
  mutate(ym = format(date, '%Y-%m')) %>% 
  group_by(ym) %>% 
  summarize(ym_mean = mean(x))
0
sbha

もう1つのソリューション：

 rowsum(temp$amount, format(temp$date,"%Y-%m"))

プロットにはbarplotを使用できます：

barplot(t(rowsum(temp$amount, format(temp$date,"%Y-%m"))), las=2)
0
Marek