R 如何根据日历周和日历年聚合列中的值计数

我有一个相当大的数据集（2017年至2020年），我想计算整个数据集每周出现的每一次“股票”。因此，我希望看到（仅此示例为7）

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我一直在四处寻找，找不到

您可以从日期和计数中提取周信息：

2017-10-19 to 2017-10-26 F5 Blue = 3
2017-10-27 to 2017-11-2  F5 Green = 1 F6 Green = 2 F6 Blue = 1

在base R中，您可以使用

表格

：

library(dplyr)
df %>% count(Week = lubridate::week(Date), Stock)

#  Week   Stock n
#1   42  F5Blue 3
#2   44 F5Green 1
#3   44  F6Blue 1
#4   44 F6Green 2

数据

table(format(df$Date, '%V'), df$Stock)

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df我们可以使用
groupby
和
summary

df <- structure(list(Date = structure(c(17458, 17458, 17458, 17469, 
17469, 17470, 17470), class = "Date"), Stock = c("F5Blue", "F5Blue", 
"F5Blue", "F5Green", "F6Blue", "F6Green", "F6Green")), row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7"), class = "data.frame")

-输出

library(dplyr)
df %>%
   group_by(Week = lubridate::week(Date), Stock) %>%
   summarise(n = n(), .groups = 'drop')

#一个tible:4 x 3
#星期股票
#      
#1 42 F53蓝色3
#2 44 F5绿色1
#3 44 F6蓝色1
#4 44 F6绿色2

数据
df我似乎一直在第一个解决方案中遇到这个错误。UseMethod（“group_by_”）中出错：没有适用于“function”类对象的“group_by_”方法@Gamecocks20第二种方法对您有效吗？对于第一种方法，请尝试编写
dplyr:：count
。你能用我在帖子中分享的数据测试一下吗？它对这些数据有效吗？
library(dplyr)
df %>%
   group_by(Week = lubridate::week(Date), Stock) %>%
   summarise(n = n(), .groups = 'drop')

# A tibble: 4 x 3
#   Week Stock       n
#  <dbl> <chr>   <int>
#1    42 F5Blue      3
#2    44 F5Green     1
#3    44 F6Blue      1
#4    44 F6Green     2

df <- structure(list(Date = structure(c(17458, 17458, 17458, 17469, 
17469, 17470, 17470), class = "Date"), Stock = c("F5Blue", "F5Blue", 
"F5Blue", "F5Green", "F6Blue", "F6Green", "F6Green")), row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7"), class = "data.frame")