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イントロ

私はまだRの専門家ではないので、恥ずかしいと思うかもしれない別の質問を許してください。私がstackoverflowで尋ねた別の質問では、xtsオブジェクトの不規則な毎日のデータを apply.weekly()関数によって毎週の値に集約する方法についていくつかの非常に役立つコメントを受け取りました。残念ながら、、、、または関数と連携して機能するカテゴリごとに分割できる関数は見つかりませんtapply()でした。ddply()by()aggregate()apply.weekly()

私のデータ

これは私のサンプルデータセットです。私はすでに他の質問に投稿しました。説明のために、私は自由にそれをここに投稿します：

example <- as.data.frame(structure(c(" 1", " 2", " 1", " 2", " 1", " 1", " 2", " 1", " 2", 
" 1", " 2", " 3", " 1", " 1", " 2", " 2", " 3", " 1", " 2", " 2", 
" 1", " 2", " 1", " 1", " 2", NA, " 2", NA, NA, " 1", " 3", " 1", 
" 3", " 3", " 2", " 3", " 3", " 3", " 2", " 2", " 2", " 3", " 3", 
" 3", " 2", " 2", " 3", " 3", " 3", " 3", " 1", " 2", " 1", " 2", 
" 2", " 1", " 2", " 1", " 2", " 2", " 2", " 3", " 1", " 1", " 2", 
" 2", " 3", " 3", " 2", " 2", " 1", " 2", " 1", " 1", " 2", NA, 
" 2", NA, NA, " 1", " 3", " 2", " 3", " 2", " 0", " 3", " 3", 
" 3", " 2", " 0", " 2", " 3", " 3", " 3", " 0", " 2", " 2", " 3", 
" 3", " 0", "12", " 5", " 9", "14", " 5", "tra", "tra", "man", 
"inf", "agc", "07-2011", "07-2011", "07-2011", "07-2011", "07-2011" 
), .indexCLASS = c("POSIXlt", "POSIXt"), .indexTZ = "", class = c("xts", 
"zoo"), .indexFORMAT = "%U-%Y", index = structure(c(1297642226, 
1297672737, 1297741204, 1297748893, 1297749513), tzone = "", tclass = c("POSIXlt", 
"POSIXt")), .Dim = c(5L, 23L), .Dimnames = list(NULL, c("rev_sit", 
"prof_sit", "emp_nr_sit", "inv_sit", "ord_home_sit", "ord_abr_sit", 
"emp_cost_sit", "usage_cost_sit", "tax_cost_sit", "gov_cost_sit", 
"rev_exp", "prof_exp", "emp_nr_exp", "inv_exp", "ord_home_exp", 
"ord_abr_exp", "emp_cost_exp", "usage_cost_exp", "tax_cost_exp", 
"gov_cost_exp", "land", "nace", "index"))))

列

"rev_sit"、 "prof_sit"、 "emp_nr_sit"、 "inv_sit"、 "ord_home_sit"、 "ord_abr_sit"、 "emp_cost_sit"、 "usage_cost_sit"、 "tax_cost_sit"、 "gov_cost_sit"、 "rev_exp" _ " "、" inv_exp "、" ord_home_exp "、" ord_abr_exp "、" emp_cost_exp "、" usage_cost_exp "、" tax_cost_exp "、" gov_cost_exp "、

調査の質問を参照してください。「1」、「2」、「3」の3つの回答可能性コードがありました。

列

「土地」、「ネイス」

それぞれ16と8の固有の要因を持つカテゴリです。

私の目標 私の目標は、「nace」と「land」のカテゴリ要素の組み合わせごとに、週ごとに「1」、「2」、および「3」の発生をカウントすることです。私のアイデアは、事前に回答の可能性{1,2,3}ごとにバイナリベクトルを作成し（example_1、example_2、example_2）、次のようなものを適用することでした。

apply.weekly(example_1, function(d){ddply(d,list(example$nace,example$land),sum)})

ddplyしかし、これは、、などaggregateでも機能しません。by

私の目標

私の専門的でない回避策は、最初は時系列を作成することではなくexample$date、指定された時間列が毎週としてコード化された日付ベクトルを作成することでした%V。

tapply(example_1[,5], list(example$date,example$nace,example$land),sum)

もちろん、上記の20の質問のすべてに対して行う必要があります。次に、たとえばexample_1を取得します。

week1、nace1.land1、nace1.land2、nace1.land3、...、nace1.land16、nace2.land1、..、nace8.land16 week2、nace1.land1、nace1.land2、nace1.land3、...、 nace1.land16、nace2.land1、..、nace8.land16 ... ... weekn、nace1.land1、nace1.land2、nace1.land3、...、nace1.land16、nace2.land1、..、nace8 .land16

2（example_2）と3（example_3）についても同じことを行う必要があります。これは、すべての16 * 8 * 3 * 20=7680列ですべてを生成するための20の質問のそれぞれについてです。この極端な、さらにこの方法では、製品は時系列ではないため、週ごとに正しく注文されません。

概要

したがって、誰かが私に教えたり、関数を関数apply.weekly()と組み合わせて、、、、などの種類の関数をtapply()使用する方法やddply()、上記のようなグループ化を実現するための他の方法を教えてもらえますか？すべてのヒントは本当にありがたいです。私はすでにRの実験をやめて、多くのことがはるかに直感的なスタタに戻ることなどを考えていることにとても不満を感じています...しかし、私を誤解しないでください：私は学びたいので助けてください！by()split()unstack()collapse()by()

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本当にありがとうございました。その間、私は他のことで忙しかったのですが、今は再び問題に取り組んでおり、あなたの素晴らしいコメントの助けを借りて、解決策を見つけました：

私は時系列での直接作業をあきらめ、このステップを分析の最後に延期しました。したがって、日付ベクトルを取得して週に変換します。

ライブラリ（ISOweek）d $ index <-ISOweek（d $ date）

（私はWindowsを使用しているので、ISOweekでこれを行います）

次に、tapplyとlapplyを組み合わせて使用​​します。次の関数は、暦週ごと（d $ index = t [[22]]）および2つのカテゴリ列t [[21]]、t [のすべての組み合わせについて、調査（1でコード化）の肯定的な回答の数を計算します。 [22]]。同じステップで、すべてがデータフレームに変換されます。

groupweeksums <-function（x、t）{as.data.frame（tapply（（x == 1）* 1、list（t [[23]]、t [[21]]、t [[22]]） 、function（d）sum（d、na.rm = TRUE）））}

==> xは特定の列を表し、tはデータフレームを表します（ある時点で他のデータフレームの列をアドレス指定する必要があり、多くの入力を避けたかったので、それ以外の方法はわかりませんでした）; dがデータフレームの場合、次のようになります。

df <-groupweeksums（d、d）

20の質問すべてに対してこの手順を繰り返す必要がないようにするには、lapplyを使用します。

df <-as.data.frame（lapply（df [、1：20]、function（d）groupweeksums（d、euwifo）））

これにより、さらに分析するために必要なすべてを備えた美しいデータフレームが得られます。あなたの助けに感謝します、あなたの有益なコメントで私は解決策にますます近づきました!!!

PS私はまた、これに接続されたstackoverflowに投稿した他の質問へのこの回答を投稿します。これが問題ではないか、ここのルールに反していることを願っています。

于 2012-02-03T15:59:13.780 に答える
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ご提案のとおり、「週」列を追加しますが、処理する前にデータをトール形式に変換します。必要に応じて、後で時系列に変換し直すことができます。

library(reshape2)
d <- melt(example, id.vars=c("land", "nace", "index"))
# You apparently want one of the followings
dcast( d, land + nace + index ~ value, length )
dcast( d, land + nace + index + variable ~ value, length )
dcast( d, land + nace + index ~ variable + value, length )

同等に、あなたは使用することができますddply：

library(plyr)
d <- melt(example, id.vars=c("land", "nace", "index"))
ddply( d, 
  c("land", "nace", "index", "value"), 
  summarize, 
  number=length(value)  # The argument "value" does not play any role
)

列indexには、現在の年の週数（%Y-%U）が含まれています。これは、すべての日付が同じ暦年内にある場合にのみ機能します。週番号の代わりに実際の日付を使用する方が安全な場合があります。たとえば、現在の週の初めの日曜日です。これにより、結果を時系列に変換するのも簡単になります。

week_start <- function(u) as.Date(u) - as.numeric(format(u, "%u"))
example$index <- weekstart( as.POSIXct(rownames(example)) )
# The following may also work.
example$index <- format( as.POSIXct(rownames(example)), "%G-%V" )
于 2012-01-27T23:49:48.463 に答える