在R中创建季度子集

我有一个数据框架，里面有一年的时间数据。它还有其他数据，如名称、金额和日期。我想将数据框架分为年度季度，以测量相应季度的某些方面。例如，我只想查看1月、2月和3月的收入

我已确保dates列是一个时间序列：

class(data_frame$launch_date)
>"Date"

我已尝试使用此代码，以获取包括3月份在内的第一季度/月份的数据：

subset(data_frame, format.Date(launch_date, "%m") <= "03")

---

子集（data\u frame，format.Date（launch\u Date，“%m”）只是把我的评论变成了答案

library(lubridate)
subset(data_frame, quarter(launch_date) == 1)

## Using @thelatemail's data

> subset(data_frame, quarter(launch_date) == 1)
  id launch_date
1  1  2014-01-01
2  2  2014-02-01
3  3  2014-03-01

虽然我也对你的方法有什么问题感到困惑。也许你没有得到正确的列名？一开始你使用的是
launch\u date
，但在你的
数据框中你使用的是
launched
只是把我的评论变成了答案

library(lubridate)
subset(data_frame, quarter(launch_date) == 1)

## Using @thelatemail's data

> subset(data_frame, quarter(launch_date) == 1)
  id launch_date
1  1  2014-01-01
2  2  2014-02-01
3  3  2014-03-01

虽然我也对你的方法的错误感到困惑。也许你没有得到正确的列名？一开始你使用的是
launch\u date
，但在你的
data\u框架中，你使用的
launched
似乎对我有效，不确定你做了什么：

data_frame <- data.frame(
 id=1:5,
 launch_date=seq.Date(as.Date("2014-01-01"),as.Date("2014-05-01"),by="1 month")
)

#  id launch_date
#1  1  2014-01-01
#2  2  2014-02-01
#3  3  2014-03-01
#4  4  2014-04-01
#5  5  2014-05-01

class(data_frame$launch_date)
#[1] "Date"

subset(data_frame, format.Date(launch_date, "%m") <= "03")

#  id launch_date
#1  1  2014-01-01
#2  2  2014-02-01
#3  3  2014-03-01

data\u frame似乎适合我，不确定你做了什么：

data_frame <- data.frame(
 id=1:5,
 launch_date=seq.Date(as.Date("2014-01-01"),as.Date("2014-05-01"),by="1 month")
)

#  id launch_date
#1  1  2014-01-01
#2  2  2014-02-01
#3  3  2014-03-01
#4  4  2014-04-01
#5  5  2014-05-01

class(data_frame$launch_date)
#[1] "Date"

subset(data_frame, format.Date(launch_date, "%m") <= "03")

#  id launch_date
#1  1  2014-01-01
#2  2  2014-02-01
#3  3  2014-03-01

data\u frame我将为季度创建一个新变量

data_frame$quarter <- quarters(data_frame$launch_date)

使用@thelatemail数据：

data_frame
  id launch_date quarter
1  1  2014-01-01      Q1
2  2  2014-02-01      Q1
3  3  2014-03-01      Q1
4  4  2014-04-01      Q2
5  5  2014-05-01      Q2

subset(data_frame,quarter=='Q1')
  id launch_date quarter
1  1  2014-01-01      Q1
2  2  2014-02-01      Q1
3  3  2014-03-01      Q1

我将为季度创建一个新变量

data_frame$quarter <- quarters(data_frame$launch_date)

使用@thelatemail数据：

data_frame
  id launch_date quarter
1  1  2014-01-01      Q1
2  2  2014-02-01      Q1
3  3  2014-03-01      Q1
4  4  2014-04-01      Q2
5  5  2014-05-01      Q2

subset(data_frame,quarter=='Q1')
  id launch_date quarter
1  1  2014-01-01      Q1
2  2  2014-02-01      Q1
3  3  2014-03-01      Q1

您很接近，但您需要学习如何正确地对数据进行子集划分

几点意见：不要使用
子集
。这是可行的，但你应该习惯于更“R”的方式。使用
[
。其次，如果函数的参数是
Date
，则不需要专门调用
format.Date
；只需调用
format
，R就会为您选择正确的函数

因此，函数不起作用的原因是，您与
的
字符类型比较接近，但您需要学习如何正确地对数据进行子集划分

几点意见：不要使用
子集
。这是可行的，但你应该习惯于更“R”的方式。使用
[
。其次，如果函数的参数是
Date
，则不需要专门调用
format.Date
；只需调用
format
，R就会为您选择正确的函数

因此，函数不起作用的原因是，您将
character
类型与
Use
lubridate:：quarter
进行了比较。此外，您只需收紧术语，就可以确保dates列为“Date”类，这很好，但时间序列是它自己的类，而不是您所拥有的。使用
lubridate:：quarter
。此外，只要收紧术语，您就可以确保dates列是“日期”类，这很好，但时间序列是它自己的类，而不是你所拥有的。我想问题是关于
@latemail实际上
==1
，以季度为单位。谢谢你捕捉！我想问题是关于
@latemail实际上
==1
，以季度为单位。谢谢捕捉！或者一步到位
子集（数据帧，季度（启动日期）=“Q1”）
或一步到位
子集（数据帧，季度（启动日期）=“Q1”）
“您正在与字符类型进行比较，尽管它可能会导致填充，例如
“05”
的确，我会避免它。但是，它清楚地表明，我无法重现OP的错误。我也不知道错误是什么。但是这种方法似乎有效！谢谢！“您将其与字符类型进行比较，尽管它会导致填充，例如
“05”
的确，我会避免它。但是，它清楚地表明我不能重现OP的错误。我也不知道错误是什么。但是这种方法似乎有效！谢谢！
# Generate some data
set.seed(1)
n<-100
data_frame<-data.frame(launch_date=as.Date(Sys.time())+runif(n,1,365))

subset(data_frame,as.numeric(format(launch_date, "%m"))<=3)

data_frame[as.numeric(format(data_frame$launch_date, "%m"))<=3,]

quarters.map<-data.frame(month=1:12,quarter=rep(1:4,each=3))
#    month quarter
# 1      1       1
# 2      2       1
# 3      3       1
# 4      4       2
# 5      5       2    

head(merge(data_frame,quarters.map))
#   month launch_date quarter
# 1     1  2015-01-14       1
# 2     1  2015-01-17       1
# 3     1  2015-01-29       1
# 4     1  2015-01-20       1
# 5     1  2015-01-10       1
# 6     1  2015-01-17       1