Я пытаюсь агрегировать данные для ежемесячной суммы каждой переменной в R [дубликат]
$query = "SELECT Name,Mobile,Website,Rating FROM grand_table order by 4";
while( $data = mysql_fetch_array($query))
{
echo("<tr><td>$data[0]</td><td>$data[1]</td><td>$data[2]</td><td>$data[3]</td></tr>");
}
Вместо использования запроса WHERE вы можете использовать этот запрос ORDER BY. Это намного лучше, чем это для использования запроса.
Я выполнил этот запрос и не получаю никаких ошибок, таких как параметр или логический.
5 ответов
Вот пример с использованием dplyr. Вы просто используете соответствующую строку формата даты за месяц %m или год %Y в инструкции format.
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
.. ... ... ...
-
1– Learning_R 19 October 2015 в 19:32
-
2– Learning_R 19 October 2015 в 19:33
-
3– cdeterman 19 October 2015 в 19:36
-
4– Learning_R 19 October 2015 в 19:44
-
5– cdeterman 19 October 2015 в 19:46
Не нужно dplyr. Посмотрите на ?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
Не нужно использовать ggplot2, но это приятно для такого рода вещей.
c <- ggplot(df, aes(factor(date)))
c + geom_bar()
Если вы хотите увидеть фактические цифры
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
Значок floor_date из lubridate делает это красиво.
data %>%
group_by(month=floor_date(date, "month")) %>%
summarize(summary_variable=sum(value))
Спасибо Roman Cheplyaka
https: // ro-che. Информация / статьи / 2017-02-22-group_by_month_r
Возможно, вы просто добавили столбец в свои данные следующим образом:
Year <- format(as.Date(Entered_Date, "%d/%m/%Y"), "%Y")
-
1– Learning_R 19 October 2015 в 20:01
-
2– J. Win. 19 October 2015 в 20:20
Существует очень простой способ использования функции cut ():
list = as.Date(c("1998-5-2", "1993-4-16", "1998-5-10"))
cut(list, breaks = "month")
, и вы получите следующее:
[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