在R中获取分类频率的每日时间序列可以通过以下步骤实现:
tidyverse
和lubridate
。你可以使用以下命令安装这些包:install.packages("tidyverse")
install.packages("lubridate")
library(tidyverse)
library(lubridate)
data
,其中包含名为date
的日期列和名为category
的分类列。data <- data.frame(
date = c("2022-01-01", "2022-01-01", "2022-01-02", "2022-01-02", "2022-01-02"),
category = c("A", "B", "A", "B", "C")
)
data$date <- as.Date(data$date)
group_by
和summarize
函数计算每个日期中每个分类的频率:result <- data %>%
group_by(date, category) %>%
summarize(frequency = n())
group_by
和summarize
函数:daily_result <- result %>%
group_by(date) %>%
summarize(total_frequency = sum(frequency))
现在,daily_result
数据框中包含了每日时间序列中每个分类的频率。你可以根据需要进一步处理和分析这些数据。
请注意,以上步骤是基于假设你已经有了包含日期和分类变量的数据框。如果你的数据存储在其他格式中,你需要首先将其导入到R中,并进行必要的数据清洗和转换操作。
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