在R中按小时对数据框进行分组

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我有一个数据框,其中日期列的值为DateTime类型,还有三列每个时间点的计数。
我正在尝试按小时分组,并且要获取每小时的三列计数总和。
.aggregate()函数可以用于单个列,但我要对整个数据框进行操作。有什么建议吗?
aggregate(DateFreq$ColA,by=list((substr(DateFreq$Date,1,13))),sum) 

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你应该提供一个可重现的数据示例。这样这里的人们就可以复制粘贴你的代码并进行复现。 - agstudy
抱歉,我会记住的。 - ganeshran
2个回答

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您可以使用dplyr进行聚合,使用dplyr::group_bydplyr::summarise:
library(lubridate)
library(anytime)
library(tidyverse)

Lines <- "Date,c1,c2,c3
06/25/2013 12:01,0,1,1
06/25/2013 12:08,-1,1,1
06/25/2013 12:48,0,1,1
06/25/2013 12:58,0,1,1
06/25/2013 13:01,0,1,1
06/25/2013 13:08,0,1,1
06/25/2013 13:48,0,1,1
06/25/2013 13:58,0,1,1
06/25/2013 14:01,0,1,1
06/25/2013 14:08,0,1,1
06/25/2013 14:48,0,1,1
06/25/2013 14:58,0,1,1"

setClass("myDate")
setAs("character","myDate", function(from) anytime(from))
df <- read.csv(text = Lines, header=TRUE,  colClasses = c("myDate", "numeric", "numeric", "numeric"))

df %>%
  group_by(Date=floor_date(Date, "1 hour")) %>%
  summarize(c1=sum(c1), c2=sum(c2), c3=sum(c3))
# A tibble: 3 × 4
                 Date    c1    c2    c3
               <dttm> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2013-06-25 12:00:00    -1     4     4
2 2013-06-25 13:00:00     0     4     4
3 2013-06-25 14:00:00     0     4     4

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你可以使用聚合公式。但是在此之前,你应该正确创建一个小时变量。
dat$hour <- as.POSIXlt(dat$Date)$hour
aggregate(.~hour,data=dat,sum)

这里是一个例子:

Lines <- "Date,c1,c2,c3
06/25/2013 12:01,0,1,1
06/25/2013 12:08,-1,1,1
06/25/2013 12:48,0,1,1
06/25/2013 12:58,0,1,1
06/25/2013 13:01,0,1,1
06/25/2013 13:08,0,1,1
06/25/2013 13:48,0,1,1
06/25/2013 13:58,0,1,1
06/25/2013 14:01,0,1,1
06/25/2013 14:08,0,1,1
06/25/2013 14:48,0,1,1
06/25/2013 14:58,0,1,1"

library(zoo)  ## better to read/manipulate time series
z <- read.zoo(text = Lines, header = TRUE, sep = ",",
              index=0:1,tz='',
              format = "%m/%d/%Y %H:%M")


dat <- data.frame(Date = index(z),coredata(z))
dat$hour <- as.POSIXlt(dat$Date)$hour
aggregate(.~hour,data=dat,sum)

hour       Date c1 c2 c3
1   12 5488624500 -1  4  4
2   13 5488638900  0  4  4
3   14 5488653300  0  4  4

这个可以运行!但是它只聚合了小时。是否可能同时按天和小时进行聚合? - ganeshran

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