R 根据月份对行子集执行函数？

我有这样一个数据集：

Company Month   Price   Quantity
A   1/1/2014    46  4788
B   1/1/2014    43  6242
C   1/1/2014    50  5432
D   1/1/2014    26  4153
A   2/1/2014    21  5301
B   2/1/2014    46  2706
C   2/1/2014    33  9803
D   2/1/2014    42  9208
A   3/1/2014    45  6309
B   3/1/2014    30  9457
C   3/1/2014    20  6050
D   3/1/2014    16  3151

Month   Result
1/1/2014    868232
2/1/2014    946032
3/1/2014    739031

我正在尝试执行一个简单的函数

sum（price*quantity）

，该函数在数据集中每个月求和，并将结果发送到新的数据帧

结果如下所示：

Company Month   Price   Quantity
A   1/1/2014    46  4788
B   1/1/2014    43  6242
C   1/1/2014    50  5432
D   1/1/2014    26  4153
A   2/1/2014    21  5301
B   2/1/2014    46  2706
C   2/1/2014    33  9803
D   2/1/2014    42  9208
A   3/1/2014    45  6309
B   3/1/2014    30  9457
C   3/1/2014    20  6050
D   3/1/2014    16  3151

Month   Result
1/1/2014    868232
2/1/2014    946032
3/1/2014    739031

---

我已经尝试了

aggregate（）

函数，但是运气不好。这是否像

subset（）函数那样简单？提前感谢您的帮助。
按“月”分组后，得到“价格”、“数量”和
总和的乘积
it

library(dplyr)
df1 %>%
  group_by(Month) %>% 
  summarise(Result = sum(Price*Quantity))
# A tibble: 3 x 2
#  Month    Result
#  <chr>     <int>
#1 1/1/2014 868232
#2 2/1/2014 946032
#3 3/1/2014 739031

dplyr
和
lubridate
软件包允许您按月分组，然后总结：

library(dplyr)
library(lubridate)
sum_monthly <- df %>% 
  mutate(Month = mdy(Month)) %>% # Converting month to date format
  group_by(month(Month)) %>% 
  summarise(Result = sum(Quantity * Price))

库（dplyr）
图书馆（lubridate）
每月金额%
mutate（Month=mdy（Month））%>%#将月份转换为日期格式
分组单位（月）（月））%>%
总结（结果=总和（数量*价格））
非常感谢！这个聚合建议非常巧妙。快速提问：现在，当我在一个包含三年数据的数据集上运行聚合函数时，我会得到一个非时间顺序的月度结果列。（即2014年1月1日、2015年1月1日、2016年1月1日，而不是2014年1月1日、2014年2月1日、2014年3月1日）您对该列排序的建议是什么？是否可以在聚合函数中执行此操作？再次感谢。@R.Baratheon这是因为列是
字符
或
因子
类。您可能需要转换为
Date
类，即
聚合（cbind（结果=价格*数量）~月，转换（df1，月=as.Date（月，“%m/%d/%Y”）），FUN=sum）
@R.Baratheon同样，如果每个月有许多天，我们需要转换为
月-年
即
聚合（cbind（结果=价格*数量）~Month，transform（df1，Month=zoo:：as.yearmon（Month，“%m/%d/%Y”）），FUN=sum）