如何在R中进行SUMIFS

数据：

如果

df1$date

中的日期在

df2$date

和

df2$date

范围内，我想为

df2$date

中的每个日期计算df1$Value的总和

---

因为我需要计算每周的总和

请查看库lubridate和dplyr，这两种方法非常常见

 set.seed(42)

df1 = data.frame(
  Date = seq.Date(as.Date("2018-01-01"),as.Date("2018-01-30"),1),
  value = sample(1:30),
  Y = sample(c("yes", "no"), 30, replace = TRUE)
)

df2 = data.frame(
  Date = seq.Date(as.Date("2018-01-01"),as.Date("2018-01-30"),7)
)

库（lubridate）
图书馆（dplyr）
df1$last_week_day%group_by（last_week_day）%>%汇总（week_值=总和（值））

查看库lubridate和dplyr，这两种都很常见

 set.seed(42)

df1 = data.frame(
  Date = seq.Date(as.Date("2018-01-01"),as.Date("2018-01-30"),1),
  value = sample(1:30),
  Y = sample(c("yes", "no"), 30, replace = TRUE)
)

df2 = data.frame(
  Date = seq.Date(as.Date("2018-01-01"),as.Date("2018-01-30"),7)
)

库（lubridate）
图书馆（dplyr）
df1$last_week_day%group_by（last_week_day）%>%汇总（week_值=总和（值））

使用data.table，创建范围开始/结束，然后在重叠处合并，然后在组上求和：

library(lubridate)
library(dplyr)

df1$last_week_day <- ceiling_date(df1$Date, "week") + 1
df1 %>% group_by(last_week_day) %>% summarize(week_value = sum(value))

库（data.table）
df1$start使用data.table，创建一个范围开始/结束，然后在重叠处合并，然后在组上求和：

library(lubridate)
library(dplyr)

df1$last_week_day <- ceiling_date(df1$Date, "week") + 1
df1 %>% group_by(last_week_day) %>% summarize(week_value = sum(value))

库（data.table）
df1$start我们可以使用
fuzzyjoin

library(data.table)

df1$start <- df1$Date
df1$end <- df1$Date

df2$start <- df2$Date
df2$end <- df2$Date + 6

setDT(df1, key = c("start", "end"))
setDT(df2, key = c("start", "end"))

foverlaps(df1, df2)[, list(mySum = sum(value)), by = Date ]
#          Date mySum
# 1: 2018-01-01   138
# 2: 2018-01-08    96
# 3: 2018-01-15    83
# 4: 2018-01-22   109
# 5: 2018-01-29    39

库（dplyr）
库（模糊连接）
df2$EndDate=`，`%
分组依据（日期y）%>%总结（总结=总结（价值））
#一个tibble:5x2
日期：y和
1 2018-01-01   138
2 2018-01-08    96
3 2018-01-15    83
4 2018-01-22   109
5 2018-01-29    39
我们可以使用
fuzzyjoin

library(data.table)

df1$start <- df1$Date
df1$end <- df1$Date

df2$start <- df2$Date
df2$end <- df2$Date + 6

setDT(df1, key = c("start", "end"))
setDT(df2, key = c("start", "end"))

foverlaps(df1, df2)[, list(mySum = sum(value)), by = Date ]
#          Date mySum
# 1: 2018-01-01   138
# 2: 2018-01-08    96
# 3: 2018-01-15    83
# 4: 2018-01-22   109
# 5: 2018-01-29    39

库（dplyr）
库（模糊连接）
df2$EndDate=`，`%
分组依据（日期y）%>%总结（总结=总结（价值））
#一个tibble:5x2
日期：y和
1 2018-01-01   138
2 2018-01-08    96
3 2018-01-15    83
4 2018-01-22   109
5 2018-01-29    39
df%>%groupby（周=削减（日期，“周”））%%>%mutate（周收入=总和（收入））
我尝试了这个方法，效果很好，但在我的情况下，我希望一周从一个特定的日期开始，而不总是周一。
df%>%groupby（周=削减（日期，“周”）%%>%mutate（周收入=总和（收入））
我尝试了这个方法，效果很好，但我希望一周从某个特定日期开始，而不总是周一。