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dplyrチェーン内の列をフォーマットします

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')
16
maloneypatr

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'))
24

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"))
5
Pat W.