бифуркационный счетчик базисная дата-время в R

У меня есть нижеприведенный датафрейм в R.

DF

ID          Datetime                Value
T-1         2020-01-01 15:12:14     10
T-2         2020-01-01 00:12:10     20
T-3         2020-01-01 03:11:11     25
T-4         2020-01-01 14:01:01     20
T-5         2020-01-01 18:07:11     10
T-6         2020-01-01 20:10:09     15
T-7         2020-01-01 15:45:23     15

Используя вышеупомянутый фрейм данных, я хочу Datetime месяц и временной Datetime учетом Datetime и времени.

Требуемый выход:

Month                   Count              Sum
Jan-20                   7                 115
12:00 AM to 05:00 AM     2                 45
06:00 AM to 12:00 PM     0                 0
12:00 PM to 03:00 PM     1                 20
03:00 PM to 08:00 PM     3                 35
08:00 PM to 12:00 AM     1                 15

Всего 1 ответ


Вы можете lubridate часы дня, используя hour из пакета lubridate , а затем cut из базы R, прежде чем суммировать с помощью dplyr.

Здесь я предполагаю, что ваш столбец Datetime в действительности имеет формат даты-времени, а не просто символьную строку или фактор. Если это так, убедитесь, что вы DF$Datetime <- as.POSIXct(as.character(DF$Datetime)) выполнили DF$Datetime <- as.POSIXct(as.character(DF$Datetime)) для его преобразования.

library(tidyverse)

DF$bins <- cut(lubridate::hour(DF$Datetime), c(-1, 5.99, 11.99, 14.99, 19.99, 24))
levels(DF$bins) <- c("00:00 to 05:59", "06:00 to 11:59", "12:00 to 14:59", 
                     "15:00 to 19:59", "20:00 to 23:59")

newDF <- DF %>% 
         group_by(bins, .drop = FALSE) %>% 
         summarise(Count = length(Value), Total = sum(Value))

Это дает следующий результат:

newDF
#> # A tibble: 5 x 3
#>   bins           Count Total
#>   <fct>          <int> <dbl>
#> 1 00:00 to 05:59     2    45
#> 2 06:00 to 11:59     0     0
#> 3 12:00 to 14:59     1    20
#> 4 15:00 to 19:59     3    35
#> 5 20:00 to 23:59     1    15

И если вы хотите добавить январь в качестве первой строки (хотя я не уверен, какой смысл это имеет в этом контексте), вы можете сделать следующее:

newDF %>% 
summarise(bins = "January", Count = sum(Count), Total = sum(Total)) %>% bind_rows(newDF)
#> # A tibble: 6 x 3
#>   bins           Count Total
#>   <chr>          <int> <dbl>
#> 1 January            7   115
#> 2 00:00 to 05:59     2    45
#> 3 06:00 to 11:59     0     0
#> 4 12:00 to 14:59     1    20
#> 5 15:00 to 19:59     3    35
#> 6 20:00 to 23:59     1    15

Кстати, воспроизводимая версия данных, которые я использовал для этого, была:

structure(list(ID = structure(1:7, .Label = c("T-1", "T-2", "T-3", 
"T-4", "T-5", "T-6", "T-7"), class = "factor"), Datetime = structure(c(1577891534, 
1577837530, 1577848271, 1577887261, 1577902031, 1577909409, 1577893523
), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), Value = c(10, 
20, 25, 20, 10, 15, 15)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-7L))

Есть идеи?

10000