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我有一个包含每天销售量的时间序列数据集 (ts
)。
ts
## A tibble: 40 x 2
# dates sells
# <date> <int>
# 1 2014-09-01 32
# 2 2014-09-02 8
# 3 2014-09-03 39
# 4 2014-09-04 38
# 5 2014-09-05 1
# 6 2014-09-06 28
# 7 2014-09-07 33
# 8 2014-09-08 21
# 9 2014-09-09 29
#10 2014-09-10 33
## ... with 30 more rows
我想定期获取销售总和,例如四天。
在这种情况下,前 8 天的输出将是:
## A tibble: 2 x 1
# value
# <dbl>
#1 117
#2 83
我知道用 resample 很容易做到来自 python 中的 pandas
,但是我无法在 R 中完成。
我的数据:
ts <- structure(list(dates = structure(c(16314, 16315, 16316, 16317,
16318, 16319, 16320, 16321, 16322, 16323, 16324, 16325, 16326,
16327, 16328, 16329, 16330, 16331, 16332, 16333, 16334, 16335,
16336, 16337, 16338, 16339, 16340, 16341, 16342, 16343, 16344,
16345, 16346, 16347, 16348, 16349, 16350, 16351, 16352, 16353
), class = "Date"), sells = c(32L, 8L, 39L, 38L, 1L, 28L, 33L,
21L, 29L, 33L, 13L, 32L, 10L, 15L, 19L, 3L, 17L, 35L, 29L, 10L,
27L, 14L, 30L, 11L, 24L, 31L, 10L, 27L, 32L, 23L, 25L, 2L, 22L,
4L, 18L, 22L, 15L, 16L, 23L, 3L)), .Names = c("dates", "sells"
), row.names = c(NA, -40L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
))
谢谢。
最佳答案
在R
, 一种选择是使用 cut.Date
在group_by
创建 4 天的间隔,然后获取 sum
的“销售”
library(dplyr)
out <- ts %>%
group_by(interval = cut(dates, breaks = '4 day')) %>%
summarise(value = sum(sells))
head(out, 2)
# A tibble: 2 x 2
# interval value
# <fctr> <int>
#1 2014-09-01 117
#2 2014-09-05 83
关于python - R中的规则时间间隔,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49299766/
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