Berechnung monatliche Frequenzen in r

Question

Ich habe einen Datenrahmen, der ungefähr gefällt die (auch dput am Ende der Frage) aussieht:

 dates var1 var2 var3 
1997-01-15  0 -0.5 -1.0 
1997-01-17  0 -0.42 -0.85 
1997-02-03 0.23  0  0 
1997-02-09 0.46  0  0 

Ich brauche diese Daten im Monat aggregieren. Aber ich brauche auch die monatlichen Häufigkeiten dieser Daten. Nun ist die rohe monatliche Aggregation kein Problem, zum Beispiel:

myFrame$month <- as.Date(cut(frame$dates, breaks = "month")) 
as.data.frame(aggregate(var1 ~ month, frame, mean)) 

und so weiter für alle Variablen (obwohl ich nicht sicher bin, ob das ist der effizienteste Weg, da ich dies für jede Variable zu tun haben separat) - das gibt mir einen Rahmen, der wie folgt aussieht:

 month var1 var2 var3 
1997-01-01  0 -0.46 -0.925 
1997-02-01 0.345  0  0 

aber da ich auch die monatlichen Frequenzen aller Variablen müssen, ich einen Datenrahmen müssten die wie folgt aussieht:

 month var1 var2 var3 freq_v1 freq_v2 freq_v3 
1997-01-01  0 -0.46 -0.925   0   2   2 
1997-02-01 0.345  0  0   2   0   0 

Und das ist, was ich nicht weiß, wie zu tun ist. Danke!

DPUT: dput(frame) structure(list(dates = structure(c(9876, 9877, 9878, 9879, 9880, 9881, 9882, 9883, 9884, 9885, 9886, 9887, 9888, 9889, 9890, 9891, 9892, 9893, 9894, 9895, 9896, 9897, 9898, 9899, 9900, 9901, 9902 ), class = "Date"), var1 = c(0, -0.461538461538462, 0, -0.384615384615385, 0, -0.307692307692308, 0, -0.230769230769231, 0, -0.153846153846154, 0, -0.0769230769230769, 0, 0, 0, 0.076923076923077, 0, 0.153846153846154, 0, 0.230769230769231, 0, 0.307692307692308, 0, 0.384615384615385, 0, 0.461538461538462, 0), var2 = c(-0.5, 0, -0.423076923076923, 0, -0.346153846153846, 0, -0.269230769230769, 0, -0.192307692307692, 0, -0.115384615384615, 0, -0.0384615384615384, 0, 0.0384615384615385, 0, 0.115384615384615, 0, 0.192307692307692, 0, 0.269230769230769, 0, 0.346153846153846, 0, 0.423076923076923, 0, 0.5), var3 = c(-1, 0, -0.846153846153846, 0, -0.692307692307692, 0, -0.538461538461538, 0, -0.384615384615385, 0, -0.230769230769231, 0, -0.0769230769230769, 0, 0.0769230769230771, 0, 0.230769230769231, 0, 0.384615384615385, 0, 0.538461538461539, 0, 0.692307692307693, 0, 0.846153846153846, 0, 1), month = structure(c(9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9862, 9893, 9893, 9893, 9893, 9893, 9893, 9893, 9893, 9893, 9893), class = "Date")), .Names = c("dates", "var1", "var2", "var3", "month"), row.names = c(NA, -27L), class = "data.frame")

Answer 1

Könnte das sein, was Sie suchen?

library(dplyr) 
x %>% 
    group_by(month) %>% 
    summarise_each(funs(mean, length), var1, var2, var3) 

mit Ausgang:

Source: local data frame [2 x 7] 

    month var1_mean var2_mean var3_mean var1_length var2_length var3_length 
    (date)  (dbl)  (dbl)  (dbl)  (int)  (int)  (int) 
1 1997-01-01 -0.09049774 -0.1018100 -0.2036199   17   17   17 
2 1997-02-01 0.15384615 0.1730769 0.3461538   10   10   10 

Answer 2

Sie können mit der Bibliothek dplyr auf dieser Ebene Aggregationsmittel und Frequenzen berechnen.

library(lubridate) 
library(dplyr) 

myFrame$month <- as.Date(cut(myFrame$dates, breaks = "month")) 

myFrame_means <- myFrame %>% 
       select(-dates) %>% 
       group_by(month) %>% 
       summarise_each(funs(mean)) 

myFrame_freq <- myFrame %>% 
        group_by(month) %>% 
        summarise(freq_v1 = sum(var1 !=0), 
           freq_v2 = sum(var2 !=0), 
           freq_v3 = sum(var3 !=0)) 

cbind(myFrame_means, myFrame_freq[2:4]) 

Die letzten Befehlsausgänge:

 month  var1  var2  var3 freq_v1 freq_v2 freq_v3 
1 1997-01-01 -0.09049774 -0.1018100 -0.2036199  7  9  9 
2 1997-02-01 0.15384615 0.1730769 0.3461538  5  5  5