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我一直需要获取交易数据并按天、周、月、季度、年进行汇总——本质上，它是时间序列数据。我开始将zoo/xts应用于我的数据，希望可以更快地聚合数据，但我要么不完全理解包的用途，要么试图错误地应用它。

一般来说，我想按类别、时间段（天、周、月等）计算订单数量和订购产品数量。 

#Create the data
clients <- 1:10
dates <- seq(as.Date("2012/1/1"), as.Date("2012/9/1"), "days")
categories <- LETTERS[1:5]
products <- data.frame(numProducts = 1:10, 
                       category = sample(categories, 1000, replace = TRUE),
                       clientID = sample(clients, 1000, replace = TRUE), 
                       OrderDate = sample(dates, 1000, replace = TRUE))

我可以用plyrand来做到这一点reshape，但我认为这是一种迂回的方式。

#Aggregate by date and category
products.day <- ddply(products, .(OrderDate, category), summarize, numOrders = length(numProducts), numProducts = sum(numProducts))

#Aggregate by Month and category
products.month <- ddply(products, .(Month = months(OrderDate), Category = category), summarize, numOrders = length(numProducts), numProducts = sum(numProducts))

#Make a wide-version of the data frame
products.month.wide <- cast(products.month, Month~Category, sum)

我试图zoo像这样应用到数据：

products.TS <- aggregate(products$numProducts, yearmon, mean)

它返回了这个错误：

Error in aggregate.data.frame(as.data.frame(x), ...) : 
  'by' must be a list

我已阅读zoo小插图和文档，但我发现的每个示例仅显示每个时间条目 1 条记录/行/条目。

我是否必须预先汇总我想要时间序列的数据？我希望我可以简单地按我想要的字段进行分组，然后将月份或季度添加到数据框中以增量方式添加到 X 轴。

有没有更好的方法来聚合这个或更合适的包？

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products$numProducts是一个向量，而不是一个动物园对象。您需要先创建一个 zoo 对象，然后才能使用方法调度调用aggregate.zoo.

pz <- with(products, zoo(numProducts, OrderDate))
products.TS <- aggregate(pz, as.yearmon, mean)
于 2012-09-03T21:56:00.540 回答