如何获取R中分类频率的日时间序列

我有这样一个数据帧：

data <- data.frame(daytime = c('2005-05-03 11:45:23', '2005-05-03 11:47:45', 
                           '2005-05-03 12:00:32', '2005-05-03 12:25:01',
                           '2006-05-02 10:45:15', '2006-05-02 11:15:14',
                           '2006-05-02 11:16:15', '2006-05-02 11:18:03'),
               category = c("A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "A"))
print(data)

              daytime category    date2
1 2005-05-03 11:45:23        A 05/03/05
2 2005-05-03 11:47:45        A 05/03/05
3 2005-05-03 12:00:32        A 05/03/05
4 2005-05-03 12:25:01        B 05/03/05
5 2006-05-02 10:45:15        B 05/02/06
6 2006-05-02 11:15:14        B 05/02/06
7 2006-05-02 11:16:15        B 05/02/06
8 2006-05-02 11:18:03        A 05/02/06

我尝试过：

library(anytime)
data$daytime <- anytime(data$daytime)

data$day <- factor(format(data$daytime, "%D"))
table(data$day, data$category)

           A B
  05/02/06 1 3
  05/03/05 3 1

库（任何时候）
数据：$daydayA使用的解决方案。您的数据中的
daily
列的格式很好，因此我们可以直接使用
as.Date
，而无需指定其他格式或使用其他函数

library(tidyverse)
data2 <- data %>%
  mutate(day = as.Date(daytime)) %>%
  count(day, category) %>%
  spread(category, n)
data2
# # A tibble: 2 x 3
#          day     A     B
# *     <date> <int> <int>
# 1 2005-05-03     3     1
# 2 2006-05-02     1     3

库（tidyverse）
数据2%
突变（日=截止日期（日））%>%
计数（日、类别）%>%
排列（类别，n）
数据2
##tibble:2 x 3
#A天B天
# *       
# 1 2005-05-03     3     1
# 2 2006-05-02     1     3
tidyverse的超赞解决方案可能会重复使用

library(tidyverse)
data2 <- data %>%
  mutate(day = as.Date(daytime)) %>%
  count(day, category) %>%
  spread(category, n)
data2
# # A tibble: 2 x 3
#          day     A     B
# *     <date> <int> <int>
# 1 2005-05-03     3     1
# 2 2006-05-02     1     3