Wie Gruppiere ich meine date-variable in Monat/Jahr, in R?

Habe ich ein "date" - Vektor, enthält Daten in mm/dd/yyyy format:

 head(Entered_Date,5)
[1] 1/5/1998 1/5/1998 1/5/1998 1/5/1998 1/5/1998

Ich versuche zu Plotten einer Frequenz variable gegen das Datum, aber ich möchte die Gruppe die Termine, es wird von Monat oder Jahr. So wie es jetzt ist, es ist eine Frequenz pro Tag, aber ich möchte, um den Verlauf der Frequenz nach Monat oder Jahr. Also anstatt einer Frequenz von 1 für 1/5/1998, 1 für 1/7/1998, und 3 für 1/8/1998, würde ich mag, um es anzuzeigen als 5 1/1998. Es ist ein relativ großer Datensatz, mit Daten von 1998 bis heute, und ich möchte einen automatisierten Weg, dies zu erreichen.

> dput(head(Entered_Date))
structure(c(260L, 260L, 260L, 260L, 260L, 260L), .Label = c("1/1/1998", 
"1/1/1999", "1/1/2001", "1/1/2002", "1/10/2000", "1/10/2001", 
"1/10/2002", "1/10/2003", "1/10/2005", "1/10/2006", "1/10/2007", 
"1/10/2008", "1/10/2011", "1/10/2012", "1/10/2013", "1/11/1999", 
"1/11/2000", "1/11/2001", "1/11/2002", "1/11/2005", "1/11/2006", 
"1/11/2008", "1/11/2010", "1/11/2011", "1/11/2012", "1/11/2013", 
"1/12/1998", "1/12/1999", "1/12/2001", "1/12/2004", "1/12/2005", ...
  • Um sicher zu sein, reproduzierbare Ergebnisse, poste bitte die Ausgabe von dput(head(Entered_Date))
  • Haben Sie einen Blick auf as.yearmon von der zoo Paket.
InformationsquelleAutor Learning_R | 2015-10-19
  1. 19

    Hier ist ein Beispiel mit dplyr. Verwenden Sie einfach das entsprechende Datum in das format string für den Monat %m oder Jahr %Y im format - Anweisung.

    set.seed(123)
df <- data.frame(date = seq.Date(from =as.Date("01/01/1998", "%d/%m/%Y"), 
                                 to=as.Date("01/01/2000", "%d/%m/%Y"), by="day"),
                 value = sample(seq(5), 731, replace = TRUE))

head(df)
        date value
1 1998-01-01     2
2 1998-01-02     4
3 1998-01-03     3
4 1998-01-04     5
5 1998-01-05     5
6 1998-01-06     1

library(dplyr)

df %>%
mutate(month = format(date, "%m"), year = format(date, "%Y")) %>%
group_by(month, year) %>%
summarise(total = sum(value))

Source: local data frame [25 x 3]
Groups: month [?]

   month  year total
   (chr) (chr) (int)
1     01  1998   105
2     01  1999    91
3     01  2000     3
4     02  1998    74
5     02  1999    77
6     03  1998    96
7     03  1999    86
8     04  1998    91
9     04  1999    95
10    05  1998    93
..   ...   ...   ...
    • arbeitete wie ein Charme vielen Dank
    • eine Sache, wie bekomme ich den Monat zu zeigen, wie der name des Monats, anstatt die Zahl?
    • Sie müssen, um eine vollständige, reproduzierbare Ihrer Daten. Ihre dput abgeschnitten ist, so kann ich nicht bekommen Sie Ihre Daten zum reproduzieren dieses label problem, in meinem Beispiel die Namen.
    • ok, meine dput ist sehr lange, wie kann ich es?
    • nehmen Sie eine Teilmenge und nehmen eine dput dass der. Stellen Sie sicher, dass Sie den Fehler reproduzieren können auf die Teilmenge.
    • Auch ich brauche es von Monat/Jahr, nicht nur im selben Monat über alle Jahre
    • Sorry, ich bin sehr neu auf all dies, und ich bin zu kämpfen
    • siehe edit, die für die Gruppierung nach Monat & Jahr. dplyr ist ein gutes Paket zu suchen, in zu. Es macht eine Menge Zusammenfassungen einfacher.
    • wenn Sie zufrieden sind mit diesem oder einem anderen Antwort, bitte sicher sein, zu akzeptieren, dass man so die Fragen als beantwortet markiert ist.
    • Ich verwende immer so etwas wie df %>% mutate(date2 = format(date, "%Y-%m")) %>% group_by(date2) %>% summarise(total = sum(value))

    InformationsquelleAutor cdeterman
  2. 10

    Den floor_date von lubridate tut dies gut.

    data %>% 
    group_by(month=floor_date(date, "month")) %>%
    summarize(summary_variable=sum(value))

    Dank Roman Cheplyaka

    https://ro-che.info/articles/2017-02-22-group_by_month_r

    • Dies ist die beste Antwort die ich gesehen habe. Es ist fast unmöglich zu halten, das Feld als Datum zu widersetzen, um ein Zeichen
    • Ich denke, so. es ist nicht eine gute Idee, dass machen Datum als Zeichen, insbesondere die Daten sind groß.
    InformationsquelleAutor Hugh Sawbridge
  3. 1

    Vielleicht fügen Sie einfach eine Spalte in der Daten wie diese:

    Year <- format(as.Date(Entered_Date, "%d/%m/%Y"), "%Y")

    • wie würde ich es machen, wenn ich wollte, den Monat und das Jahr, z.B. 1/2000, 2/2000, ...
    • Ändern Sie den letzten bisschen vor die Klammer zu "%m/%Y"... ?strptime geben Ihnen einen Schlüssel zu diesen Datum formatieren-Optionen.
    InformationsquelleAutor J. Win.
  4. 1

    Brauchen nicht dplyr. Blick auf ?as.POSIXlt

    df$date<-as.POSIXlt(df$date)
mon<-df$date$mon
yr<-df$date$year
monyr<-as.factor(paste(mon,yr,sep="/"))
df$date<-monyr

    Brauchen nicht zu verwenden ggplot2 aber sein nettes, für diese Art der Sache. 

    c <- ggplot(df, aes(factor(date)))
c + geom_bar()

    Wenn Sie möchten, um zu sehen die tatsächlichen zahlen

    aggregate(. ~ date,data = df,FUN=length )
df2<-aggregate(. ~ date,data = df,FUN=length )
df2
    date value
1   0/98    31
2   0/99    31
3   1/98    28
4   1/99    28
5  10/98    30
6  10/99    30
7  11/97     1
8  11/98    31
9  11/99    31
10  2/98    31
11  2/99    31
12  3/98    30
13  3/99    30
14  4/98    31
15  4/99    31
16  5/98    30
17  5/99    30
18  6/98    31
19  6/99    31
20  7/98    31
21  7/99    31
22  8/98    30
23  8/99    30
24  9/98    31
25  9/99    31
    InformationsquelleAutor CCurtis
  5. 1

    Es ist eine super einfache Möglichkeit, mithilfe der cut() Funktion:

        list = as.Date(c("1998-5-2", "1993-4-16", "1998-5-10"))
    cut(list, breaks = "month")

    und erhalten Sie diese:

        [1] 1998-05-01 1993-04-01 1998-05-01
    62 Levels: 1993-04-01 1993-05-01 1993-06-01 1993-07-01 1993-08-01 ... 1998-05-01
    InformationsquelleAutor user7453767
  6. 0

    Nur um @cdeterman Antwort, die Sie verwenden können lubridate zusammen mit dplyr zu machen, an diesem Abend einfacher:

    df <- data.frame(date = seq.Date(from =as.Date("01/01/1998", "%d/%m/%Y"), 
                                 to=as.Date("01/01/2000", "%d/%m/%Y"), by="day"),
                 value = sample(seq(5), 731, replace = TRUE))

library(dplyr)
library(lubridate)

df %>%
mutate(month = month(date), year = year(date)) %>%
group_by(month, year) %>%
summarise(total = sum(value))
    InformationsquelleAutor Ben G
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