私はこのデータセットを持っています:
dat <-
structure(list(date = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L,
3L, 3L, 4L, 4L), .Label = c("3/31/2014", "4/1/2014", "4/2/2014",
"4/3/2014"), class = "factor"), site = structure(c(1L, 2L, 1L,
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("a", "b"), class = "factor"),
clicks = c(73L, 64L, 80L, 58L, 58L, 61L, 70L, 60L, 84L, 65L,
77L), impressions = c(55817L, 78027L, 77017L, 68797L, 92437L,
94259L, 88418L, 55420L, 69866L, 86767L, 92088L)), .Names = c("date",
"site", "clicks", "impressions"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-11L))
dat
date site clicks impressions
1 3/31/2014 a 73 55817
2 3/31/2014 b 64 78027
3 3/31/2014 a 80 77017
4 4/1/2014 b 58 68797
...
チェーン内の1つの列の日付フォーマットを含めることは可能ですか? (with
も使用してみましたが、日付列のみが返されます。)
library(dplyr)
> dat %.%
+ select(date, clicks, impressions) %.%
+ group_by(date) %.%
+ summarise(clicks = sum(clicks),
+ impressions = sum(impressions)) %.%
+ as.Date(Date, format = '%m/%d/%Y')
Error in as.Date.default(`__prev`, Date, format = "%m/%d/%Y") :
do not know how to convert '__prev' to class “Date”
チェーン内にフォーマットを含めないと、機能します。これをチェーンの外に書くのは簡単だと思いますが、これが実行可能かどうかを確認したいと思います。
dat %.%
select(date, clicks, impressions) %.%
group_by(date) %.%
summarise(clicks = sum(clicks),
impressions = sum(impressions))
dat$date <- as.Date(dat$Date, format = '%m/%d/%Y')
これは、あなたの望むことですか?
dat %>%
select(date, clicks, impressions) %>%
group_by(date) %>%
summarise(clicks = sum(clicks),
impressions = sum(impressions)) %>%
mutate(date = as.Date(date, format = '%m/%d/%Y'))
すでにグループ化されているものに対してgroup_by()
操作を実行しようとすると、Error: cannot modify grouping variable
メッセージが表示されることがあります。最初にungroup
を含めてみてください。ロバートの答えの構文では:
dat %>%
ungroup %>%
select(date, clicks, impressions) %>%
group_by(date) %>%
summarize(clicks = sum(clicks),
impressions = sum(impressions)) %>%
mutate(date = as.Date(date, format = "%m/%d/%Y"))