R中的取消统计

对不起，我想问一个问题：我正在统计R中的每日统计数据。每个日期有多个约会，并且有3种不同的状态：“已确认”、“已取消”和“延迟取消”

我尝试了

表（数据）

，它似乎做了正确的计数，但它把所有日期都弄乱了顺序。有没有办法解决这个问题，或者如何在不丢失日期顺序的情况下进行计数

> data[25:35,] Date Status 25 9/8/2012 Confirmed 26 9/8/2012 Confirmed 27 9/8/2012 Cancelled 28 9/8/2012 Confirmed 29 9/9/2012 Confirmed 30 9/9/2012 Confirmed 31 9/9/2012 Cancelled 32 9/9/2012 Confirmed 33 9/9/2012 Late Cancellation 34 9/9/2012 Confirmed 35 9/10/2012 Confirmed >数据[25:35，] 日期状态 25 2012年9月8日确认 26 2012年9月8日确认 27 2012年9月8日取消 28 2012年9月8日确认 2012年9月29日确认 30 2012年9月9日确认 31 2012年9月9日取消 32 2012年9月9日确认 33 2012年9月9日延迟取消 34 2012年9月9日确认 35 2012年9月10日确认 这是3个月内约1000次约会的简化版本（全套中还有房间号、客户类型等），因此我希望通过这个简单的示例了解如何在R中计算和排序数据

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如果我使用

unique（data$Date）

创建一个新的唯一日期向量，我可以使用它作为分类箱来将状态计数排序为多个吗？

我将使用

plyr

包中的

count

来执行此操作。让我们加载您的数据：

dat = read.table(text = "        Date             Status
 9/8/2012          Confirmed
 9/8/2012          Confirmed
 9/8/2012          Cancelled
 9/8/2012          Confirmed
 9/9/2012          Confirmed
 9/9/2012          Confirmed
 9/9/2012          Cancelled
 9/9/2012          Confirmed
 9/9/2012  LateCancellation
 9/9/2012          Confirmed
 9/10/2012          Confirmed", sep = "", header = TRUE)

首先，我们需要将

Date

转换为适当的时间感知数据类型，而不是字符串：

dat[["Date"]] = strptime(dat[["Date"]], format = "%m/%d/%Y")

并执行计数：

require(plyr)
cdat = count(dat, c("Date", "Status"))
> cdat
        Date           Status freq
1 2012-09-08        Cancelled    1
2 2012-09-08        Confirmed    3
3 2012-09-09        Cancelled    1
4 2012-09-09        Confirmed    4
5 2012-09-09 LateCancellation    1
6 2012-09-10        Confirmed    1

请注意，现在日期的顺序正确，这是因为使用

strtime

进行了转换。如果希望输出与

表格

类似，则需要使用

重塑2

包中的

dcast

执行一些调整：

> dcast(cdat, Date ~ Status, value.var = "freq")
        Date Cancelled Confirmed LateCancellation
1 2012-09-08         1         3               NA
2 2012-09-09         1         4                1
3 2012-09-10        NA         1               NA