Summen-Zeilen, indem Sie Monat für Monat in R

Also ich habe einen Daten-frame, der hat eine Spalte Datum, eine Stunde, Spalte und eine Reihe von anderen numerischen Spalten. Jede Zeile in der Daten-frame ist 1 Stunde 1 Tag für ein ganzes Jahr.

Den Daten-frame sieht wie folgt aus:

          Date  Hour  Melbourne  Southern  Flagstaff
1   2009-05-01     0          0         5         17
2   2009-05-01     2          0         2          1
3   2009-05-01     1          0        11          0
4   2009-05-01     3          0         3          8
5   2009-05-01     4          0         1          0
6   2009-05-01     5          0        49         79
7   2009-05-01     6          0       425        610

Die Stunden sind nicht in Ordnung, denn dies ist subsetted von einem anderen Datenrahmen.

Möchte ich die Summe der Werte in den numerischen Spalten Monat und ggf. von Tag zu Tag. Weiß jemand, wie ich dies tun kann?

InformationsquelleAutor user2787386 | 2015-05-30

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Erstelle ich den Datensatz, indem Sie die
```
data <- read.table( text="   Date    Hour    Melbourne   Southern    Flagstaff
                       1   2009-05-01  0   0   5   17
                       2   2009-05-01  2   0   2   1
                       3   2009-05-01  1   0   11  0
                       4   2009-05-01  3   0   3   8
                       5   2009-05-01  4   0   1   0
                       6   2009-05-01  5   0   49  79
                       7   2009-05-01  6   0   425 610",
                    header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE)
```
Können Sie die Summe mit der Funktion aggregate:
```
byday <- aggregate(cbind(Melbourne,Southern,Flagstaff)~Date,
             data=data,FUN=sum)
library(lubridate)
bymonth <- aggregate(cbind(Melbourne,Southern,Flagstaff)~month(Date),
             data=data,FUN=sum)
```
Blick auf ?aggregate zu verstehen, die besser funktionieren. Beginnend mit dem letzten argument (denn das macht das erklären einfacher) die Argumente haben folgende:
- FUN ist die Funktion, die verwendet werden sollte für die aggregation. Ich benutze sum um die Summe der Werte, aber ich könnte auch mean, max oder einige Funktion, die Sie selber geschrieben haben.
- data wird verwendet, um anzuzeigen, dass Daten-Frames, die ich will, zu aggregieren.
- Das erste argument gibt die Funktion so genau, was ich will, zu aggregieren. Auf der linken Seite des ~ ich zeigen die Variablen, die ich will, zu aggregieren. Wenn es mehr als eins ist, sind Sie zusammen mit cbind. Auf der rechten Seite ist die variable, die die Daten verteilt werden sollten. Setzen Date bedeutet, dass Aggregat wird die Summe der Variablen für jeden einzelnen Wert von Date.
Für die aggregation von Monats -, habe ich die Funktion month aus dem Paket lubridate. Es tut was man erwartet: es gibt einen numerischen Wert zurück, der angibt, des Monats für ein bestimmtes Datum. Vielleicht müssen Sie zunächst installieren Sie das Paket durch install.packages("lubridate").

Wenn Sie lieber nicht verwenden lubridate, können Sie das folgende tun, statt:
```
data <- transform(data,month=as.numeric(format(as.Date(Date),"%m")))
bymonth <- aggregate(cbind(Melbourne,Southern,Flagstaff)~month,
                     data=data,FUN=sum)
```
Hier habe ich noch eine neue Spalte auf Daten, die enthält den Monat und dann aggregiert nach dieser Spalte.
- Ich erhalte eine Fehlermeldung, die auf die Bibliothek(lubridate) Linie. Doi, müssen Sie manuell importieren Sie das Paket?
- Haben Sie es installiert haben ersten? install.packages("lubridate")
- Tut mir Leid, dass... ja, Sie haben, um das Paket zu installieren, wie beschrieben von @Marta Cz-C.
- Ich habe eine Lösung, die sich nicht auf lubridate.
- Funktionierte perfekt. Ich danke Ihnen herzlich.
InformationsquelleAutor Stibu

Dies könnte ein weiterer Weg, dies zu tun mit data.table

library(data.table)
# Edited as per Arun's comment
out = setDT(data)[, lapply(.SD, sum), by=Date] 

#>out
#         Date Hour Melbourne Southern Flagstaff
#1: 2009-05-01   21         0      496       715

oder mit dplyr

library(dplyr)
out = data %>% group_by(Date) %>% summarise_each(funs(sum))

#>out
#Source: local data frame [1 x 5]
#        Date Hour Melbourne Southern Flagstaff
#1 2009-05-01   21         0      496       715

Das Pendant zu Ihrem dplyr-Lösung in die Daten.Tabelle ist nur: setDT(data)[, lapply(.SD, sum), by=Date]
Ja, in der Tat!, Dank Arun. Ich werde die änderungen jetzt.

InformationsquelleAutor Veerendra Gadekar

Anderen base-R-Lösung

# to sum by date
rowsum(dat[-1], dat$Date)
#           Hour Melbourne Southern Flagstaff
#2009-05-01   21         0      496       715

# or by month and year
rowsum(dat[-1], format(dat$Date, "%b-%y") )
#       Hour Melbourne Southern Flagstaff
#May-09   21         0      496       715

InformationsquelleAutor user20650

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Ich würde verwenden dplyr::zusammenfassen und group_by, mit einer Summe für jeden Ihrer numerischen Spalten:
```
summarize(group_by(df, Date), m_count = sum(Melbourne), s_count = sum(Southern), f_count = sum(Flagstaff)
```
InformationsquelleAutor mvinton

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