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我在处理非常大的数据集时遇到了麻烦。我有一个项目 ID、购买日期和购买数量。

 str(Output0)
 'data.frame':  183847 obs. of  3 variables:
  $ D: Factor w/ 460 levels "2015-09-21","2015-09-24",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
  $ P: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
  $ Q: num  7 1 2 1 1 1 1 1 1 1 ...

请注意，P=项目 ID，D=日期，Q=购买数量

我想按 3 天的时间计算每个单独项目的购买数量（因此可能仍有重复的项目 ID）。例如：

P    Date      Purchase Q
1234     1/1/16         1
1235     1/1/16         1  
1235     1/2/16         1
1235     1/3/16         1
1444     1/1/16         1
1444     1/2/16         1
1444     1/3/16         1

看起来像：

ItemID    DateEndPoint  Purchase Q
1234       1/1/16         1
1235       1/3/16         3  
1444       1/3/16         3

我试过使用：

Output2 <- aggregate(Output0$Q, by=list(PS=P,
               Date = cut(as.Date(Output0$D, format="%d/%m/%Y"),breaks="3 day")), FUN=sum)

但它出现了这个错误：

seq.int(0, to0 - from, by) 中的错误：“to”不能是 NA、NaN 或无限

另外：警告消息：1：在 min.default(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, : min 没有非缺失参数；返回 Inf 2: 在 max.default(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_ , NA_real_, NA_real_, : max 没有非缺失参数；返回 -Inf

我还想根据需要在其他时间段（1 天，1 周）做同样的事情，所以可重现的东西会很棒。

作为对 P Lapointe 的回应：我尝试了以下，它看起来很棒，除了最后一列是对所有日期的所有项目而不是每个时期的总和

 Output1 <- POData%>%mutate(Date=as.Date(POData$`PO Date`,"%m-%d-%Y"),Date_Group=cut(Date,breaks="3 days"))%>%  group_by(POData$`ItemID`,Date_Group)%>%summarise(DateEndPoint=max(Date),Purchase_Q=sum(POData$`POQty`,na.rm=TRUE))

它显示为：

 > View(Output1)
 > str(Output1)
 Classes ‘grouped_df’, ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':    116749 obs. of  4 variables:
  $ POData$`Item ID`: int  11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 ...
  $ Date_Group      : Factor w/ 216 levels "2015-09-21","2015-09-24",..: 4 6 11 13 14 15 18 19 24 25 ...
  $ DateEndPoint    : Date, format: "2015-10-02" "2015-10-08" ...
  $ Purchase_Q      : num  2691020 2691020 2691020 2691020 2691020 ...
  - attr(*, "vars")= chr "POData$`Item ID`"
  - attr(*, "drop")= logi TRUE

先感谢您！

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以下是如何使用dplyr. 请注意，我将您的示例延长了一天，以表明它可以处理额外的 3 天组。基本上，您想创建一个新的 Date_group 列进行分组。那么，summarise。

df <- read.table(text="P    Date      Purchase_Q
1234     1/1/16         1
1235     1/1/16         1  
1235     1/2/16         1
1235     1/3/16         1
1444     1/1/16         1
1444     1/2/16         1
1444     1/3/16         1
1444     1/5/16         1",header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE)

library(dplyr)
df%>%
  mutate(Date=as.Date(Date,"%m/%d/%y"),Date_group=cut(Date,breaks="3 days")) %>%
  group_by(P,Date_group) %>%
  summarise(DateEndPoint=max(Date),Purchase_Q=sum(Purchase_Q,na.rm=TRUE))

      P Date_group DateEndPoint Purchase_Q
  <int>     <fctr>       <date>      <int>
1  1234 2016-01-01   2016-01-01          1
2  1235 2016-01-01   2016-01-03          3
3  1444 2016-01-01   2016-01-03          3
4  1444 2016-01-04   2016-01-05          1
于 2017-06-29T13:57:25.957 回答