R 函数，用于按天迭代列中出现的时间戳

我有一个R中的数据集，在a列mm/dd/yyyy hh:mm 24h中按时间戳降序排序。我希望在B列中创建一个从午夜开始的时间戳的运行计数，用于每个独特的日子。我想得出以下结果：

例如：

| Column A        | Column B |
|-----------------|----------|
| 9/26/2019 23:29 | 4        |
| 9/26/2019 17:29 | 3        |
| 9/26/2019 8:29  | 2        |
| 9/26/2019 1:10  | 1        |
| 9/25/2019 15:21 | 4        |
| 9/25/2019 10:19 | 3        |
| 9/25/2019 5:29  | 2        |
| 9/25/2019 0:29  | 1        |

我已经在Excel中解决了这个问题，在a列中为唯一的mm/dd/yyyy值使用了countif函数。我还没有成功地找到R等价物。

使用dplyr，我们可以首先将ColumnA转换为POSIXct格式，按日期分组，然后在每个组中分配秩

library(dplyr)

df %>%
  mutate(ColumnA = as.POSIXct(ColumnA, format = "%m/%d/%Y %H:%M", tz = "UTC")) %>%
  #Can also use lubridate mdy_hm
  #mutate(ColumnA = lubridate:: mdy_hm(ColumnA)) %>%
  group_by(group = as.Date(ColumnA)) %>%
  mutate(new_col = rank(ColumnA)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-group)

# A tibble: 8 x 3
#  ColumnA             ColumnB new_col
#  <dttm>                <int>   <dbl>
#1 2019-09-26 23:29:00       4       4
#2 2019-09-26 17:29:00       3       3
#3 2019-09-26 08:29:00       2       2
#4 2019-09-26 01:10:00       1       1
#5 2019-09-25 15:21:00       4       4
#6 2019-09-25 10:19:00       3       3
#7 2019-09-25 05:29:00       2       2
#8 2019-09-25 00:29:00       1       1

资料

使用dplyr，我们可以首先将ColumnA转换为POSIXct格式，按日期分组，然后在每个组中分配排名

library(dplyr)

df %>%
  mutate(ColumnA = as.POSIXct(ColumnA, format = "%m/%d/%Y %H:%M", tz = "UTC")) %>%
  #Can also use lubridate mdy_hm
  #mutate(ColumnA = lubridate:: mdy_hm(ColumnA)) %>%
  group_by(group = as.Date(ColumnA)) %>%
  mutate(new_col = rank(ColumnA)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-group)

# A tibble: 8 x 3
#  ColumnA             ColumnB new_col
#  <dttm>                <int>   <dbl>
#1 2019-09-26 23:29:00       4       4
#2 2019-09-26 17:29:00       3       3
#3 2019-09-26 08:29:00       2       2
#4 2019-09-26 01:10:00       1       1
#5 2019-09-25 15:21:00       4       4
#6 2019-09-25 10:19:00       3       3
#7 2019-09-25 05:29:00       2       2
#8 2019-09-25 00:29:00       1       1

资料

---

假设最后注释中以可复制形式显示的输入，在a中创建a列的POSIXct版本，然后使用ave计算日期内的排名。不使用包

A <- as.POSIXct(DF$A, format = "%m/%d/%Y %H:%M", tz = "GMT")
data.frame(A, B = ave(as.numeric(A), as.Date(A), FUN = rank))

请注意，R中的时间序列通常按升序存储，而不是降序存储

笔记 可复制形式的输入：

Lines <- "| A        | B |
| 9/26/2019 23:29 | 4        |

| 9/26/2019 17:29 | 3        |

| 9/26/2019 8:29  | 2        |

| 9/26/2019 1:10  | 1        |

| 9/25/2019 15:21 | 4        |

| 9/25/2019 10:19 | 3        |

| 9/25/2019 5:29  | 2        |

| 9/25/2019 0:29  | 1        |"
DF <- read.table(text = Lines, sep = "|", header = TRUE)["A"]

---

假设最后注释中以可复制形式显示的输入，在a中创建a列的POSIXct版本，然后使用ave计算日期内的排名。不使用包

A <- as.POSIXct(DF$A, format = "%m/%d/%Y %H:%M", tz = "GMT")
data.frame(A, B = ave(as.numeric(A), as.Date(A), FUN = rank))

请注意，R中的时间序列通常按升序存储，而不是降序存储

笔记 可复制形式的输入：

Lines <- "| A        | B |
| 9/26/2019 23:29 | 4        |

| 9/26/2019 17:29 | 3        |

| 9/26/2019 8:29  | 2        |

| 9/26/2019 1:10  | 1        |

| 9/25/2019 15:21 | 4        |

| 9/25/2019 10:19 | 3        |

| 9/25/2019 5:29  | 2        |

| 9/25/2019 0:29  | 1        |"
DF <- read.table(text = Lines, sep = "|", header = TRUE)["A"]