R中按周和按乘積設置的匯總/總計數據

Question

我有一個非常大的數據集，我想按周/月和按產品（數千個）進行匯總。 有沒有一種方法可以處理以下格式的數據集？

Date           product product2 product3
03/03/2011       1        0        7
04/08/2011       3        8        2
03/05/2015       6        3       89
03/01/2017       1        0        2
03/03/2017       6        1        6

這將產生以下結果：

Date           product product2 product3
wk1-032011       1        0        7
wk2-042011       3        8        2
wk1-032015       6        3       89
wk1-032017       7        1        8


df <- structure(list(Date = c("03/03/2011", "04/04/2011", "03/05/2015", "03/01/2017", "03/03/2017"),
             product= c(1L, 3L, 6L, 1L, 6L),
             product2= c(0L, 8L, 3L, 0L, 1L), 
             product3= c(7L, 2L, 89L, 2L, 6L)), 
             .Names= c("Date", "product", "product2", "product3"), 
             class= "data.frame", row.names=c(NA, -5L))

Answer 1

在基數R中，可以使用as.Date將字符df $ Date轉換為Date變量，然后以正確的格式使用format to將日期轉換為指示每周日期的字符變量。 然后，通過新變量，使用aggregate來執行聚合。

aggregate(df[2:4], list("weeks"=format(as.Date(df$Date, "%m/%d/%Y"), "%Y-%W")), FUN=sum)
    weeks product product2 product3
1 2011-09       1        0        7
2 2011-14       3        8        2
3 2015-09       6        3       89
4 2017-09       7        1        8

有關其他日期轉換，請參見?strptime 。

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正如@akrun在評論中所提到的，與上面的基本R代碼類似的data.table是

library(data.table)
setDT(df)[, lapply(.SD, sum),
          by=.(weeks = format(as.IDate(Date, "%m/%d/%Y"), "%Y-%W"))]

在這里， setDT將data.frame轉換為data.table， lapply...計算總和，其中.SD代表data.table。 該總和由被從所產生的每個獨特的元素計算format(as.IDate(Date, "%m/%d/%Y"), "%Y-%W")其中所述轉換使用data.table的as.IDate代替基本R as.Date 。