我只需要使用我的資料集中可用的最后一天來稍后聚合，但我沒有成功......
library(tibbletime)
dataset <- data.frame(
timestamp = c("2010-01-01", "2010-01-03", "2010-01-23")
var = c( 1, 4, 11)
)
monthly_dataset <- as_tbl_time(dataset, index = timestamp) %>%
as_period("1 month")
我如何使用某些函式或 R 包來聚合我的資料集，僅用于使用最后一天可用？
uj5u.com熱心網友回復：
Julian 的回答是一個不錯的開始，但它不會跨越多年，因為分組變數不包含有關年份的資訊。
執行此操作的典型方法是按年月分組，然后過濾到每個年月組的最大日期。
另外，作為 tibbletime 的創建者，我強烈建議您不再使用它。它已被棄用，不再受支持。您應該只使用 clock/lubridate 與 tidyverse 軟體包（如 dplyr）一起進行日期處理，或者如果您真的需要全神貫注于時間序列，則應該使用 tsibble。
library(lubridate)
library(dplyr)
dataset <- tibble(
timestamp = c(
"2010-01-01", "2010-01-03", "2010-01-23",
"2010-02-01", "2010-02-03", "2011-02-23"
),
var = c(1, 4, 11, 1, 4, 11)
)
dataset <- mutate(dataset, timestamp = ymd(timestamp))
dataset <- dataset %>%
mutate(
year_month = floor_date(timestamp, "month"),
day = day(timestamp)
)
dataset %>%
group_by(year_month) %>%
filter(day == max(day)) %>%
ungroup()
#> # A tibble: 3 × 4
#> timestamp var year_month day
#> <date> <dbl> <date> <int>
#> 1 2010-01-23 11 2010-01-01 23
#> 2 2010-02-03 4 2010-02-01 3
#> 3 2011-02-23 11 2011-02-01 23
由reprex 包于 2022-05-18 創建(v2.0.1)
uj5u.com熱心網友回復：
一個選項可以是lubridate包，例如
library(lubridate)
library(dplyr)
dataset <- data.frame(
timestamp = c("2010-01-01", "2010-01-03",
"2010-01-23", "2010-02-01", "2010-02-03", "2010-02-23"),
var = c(1, 4, 11, 1, 4, 11)
)
dataset %>%
mutate(month = timestamp %>% ymd() %>% month()) %>%
group_by(month) %>%
slice_tail()
結果：
# A tibble: 2 x 3
# Groups: month [2]
timestamp var month
<chr> <dbl> <dbl>
1 2010-01-23 11 1
2 2010-02-23 11 2
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