R多列分组方式

我有一个数据集

x_输出

，如下所示：

          timestamp   city wait_time weekday
2015-07-14 09:00:00 Boston       1.4 Tuesday
2015-07-14 09:01:00 Boston       2.5 Tuesday
2015-07-14 09:02:00 Boston       2.8 Tuesday
2015-07-14 09:03:00 Boston       1.6 Tuesday
2015-07-14 09:04:00 Boston       1.5 Tuesday
2015-07-14 09:05:00 Boston       1.4 Wednesday

我想找出平均等待时间，按城市、工作日和时间分组。基本上，考虑到你所在的城市，周一的平均等待时间是多少？那么星期二呢

我在创建给定的

x_输出$timestamp

的

time

列时遇到困难；我目前正在使用：

x_output$time <- strsplit(as.character(x_output$timestamp), split = " ")[[1]][2]

---

x_输出$timeMean
wait_time
按城市、工作日、时间分组：

library(plyr)
ddply(x_output, .(city, weekday, time), summarize, avg=mean(wait_time))

如果需要
data.table

x_output[, list(avg=mean(wait_time)), .(city, weekday, time)]

我在创建给定的
x\u输出$timestamp的
time
列时遇到困难

那么，
time
列应该包含什么内容呢？只是
时间戳的时间部分
？
timestamp
是POSIXct还是字符串

如果是POSIXct，则您可以仅转换为字符，并指定时间格式：

x_output$time <- as.character(x_output$timestamp, '%H:%M')
# or as.factor(as.character(...)) if you need it to be a factor.
# in data.table: x[, time:=as.character(timestamp, '%H:%M')]

这将给你“HH:MM:SS”作为你的时间格式。如果您想要自定义时间格式，最好将
时间戳
字符串转换为POSIXct，并返回到前面提到的特定格式。
平均
等待时间
按城市、工作日、时间分组：

library(plyr)
ddply(x_output, .(city, weekday, time), summarize, avg=mean(wait_time))

如果需要
data.table

x_output[, list(avg=mean(wait_time)), .(city, weekday, time)]

我在创建给定的
x\u输出$timestamp的
time
列时遇到困难

那么，
time
列应该包含什么内容呢？只是
时间戳的时间部分
？
timestamp
是POSIXct还是字符串

如果是POSIXct，则您可以仅转换为字符，并指定时间格式：

x_output$time <- as.character(x_output$timestamp, '%H:%M')
# or as.factor(as.character(...)) if you need it to be a factor.
# in data.table: x[, time:=as.character(timestamp, '%H:%M')]

这将给你“HH:MM:SS”作为你的时间格式。如果你想做一个自定义的时间格式，最好将你的
timestamp
字符串转换成POSIXct并返回到前面提到的特定格式。
类似
df%>%groupby（city，weekday）%%>%mutate（MeaD=mean（wait_time））
和
dplyr
但请发布有用的代码。您的代码只有
NA
s等待时间，并且只有一个城市和一天。这个日期对你来说是不可能的。很抱歉！现在修好了。我将很快对此进行测试。应该更像
sapply（strsplit（as.character（x_output$timestamp），split=“”），“[”，2）
从列表中的每个向量中提取第二个元素。根据
timestamp
分组的标准是什么？每天？每12小时？每周？还有一件事：你在问3件事（稍微无关），而标题只是关于分组数据。也许您最好打开另一个问题（或进行搜索），了解如何将
timestamp
列解析为日期和时间。类似于
df%>%groupby（city，weekday）%%>%mutate（MeaD=mean（wait_time））
使用
dplyr
但是请发布有用的代码。你的代码只有
NA
等待时间，只有一个城市和一天。这个日期对你来说是不可能的。很抱歉！现在修复了。我将很快测试这个问题。应该更像
sapply（如.character（x_output$timestamp），split=“”，“[”，2）
从列表中的每个向量中提取第二个元素。根据
时间戳进行分组的标准是什么？每天？每12小时？每周？还有一件事：你在问3件事（稍微无关），而标题只是关于分组数据。也许你最好打开另一个问题（或进行搜索）关于如何将
timestamp
列解析为日期和时间。timestamp->time运行良好。我对多个groupby尝试了这两种方法。使用
ddplyr
，我收到了
属性错误（out）在这种情况下，您必须提供一个可复制的示例。您在问题中提供的数据在我提供的代码上运行良好，但每个城市和时间只有一个记录。我对从我的工作计算机随机连接到神秘IP感到有点不确定（我无论如何都尝试了，但它超时-可能是防火墙）。在任何情况下，问题似乎与您的特定数据有关，因此如果其中存在错误，您必须缩小范围。好的，我将很快对此进行研究，如果无法使其工作，则将.csv发布到其他位置。在我试图解决此问题时，以下是迄今为止的数据集和代码：时间戳->时间工作正常。我尝试d多个groupby的两种方法。使用
ddplyr
，我收到属性中的
错误（out）在这种情况下，您必须提供一个可复制的示例。您在问题中提供的数据在我提供的代码上运行良好，但每个城市和时间只有一个记录。我对从我的工作计算机随机连接到神秘IP感到有点不确定（我无论如何都尝试了，但它超时-可能是防火墙）。在任何情况下，问题似乎与您的特定数据有关，因此，如果其中存在格式错误，您必须缩小范围。好的，我将很快对此进行研究，如果无法使其正常工作，则将.csv发布到其他地方。在我试图解决此问题的同时，以下是迄今为止的数据集和代码：