Я хотел бы посмотреть на частоту дат, как они появляются как дни недели, а также почасовые - PullRequest
Новая
       19

Я хотел бы посмотреть на частоту дат, как они появляются как дни недели, а также почасовые

0 голосов
/ 15 октября 2019

У меня есть датафрейм (df) дат и времени, который выглядит следующим образом (отрывок): 

date         time
2019-09-01   05:00 PM
2019-09-01   06:10 PM
2019-09-03   04:13 AM
2019-09-05   12:19 AM
2019-09-05   03:02 AM
2019-09-06   09:22 PM
2019-10-01   05:01 PM
2019-10-01   08:34 PM
2019-10-03   01:11 PM
2019-10-05   07:43 AM
2019-10-05   09:29 PM
2019-10-06   05:22 PM
...          ...

Это образец данных, но у меня есть две цели:

  1. Показать частоту наблюдений на основе дня недели
  2. Показать частоту наблюдений на основе времени

Так что для цель 1 Я могу сделатьновый информационный фрейм отсчитывает следующее,

Цель 2 имеет некоторые сходства, однако, есть времена. Поскольку времена редко бывают одинаковыми, я не могу «group_by» время. Вместо этого лучшее, что я мог бы сделать, - это ближайшие 30 минут. Если нет, то часа будет достаточно. Но в основном я хотел бы показать, какие блоки времени появляются чаще всего, то есть сколько записей с 8:00 до 8:30 и т. Д.

Цель здесь - графическое отображение информации. 1 из дней недели, которые появляются чаще всего, и 1, которые показывают, какие временные блоки имеют наибольшее количество записей (например, 30-минутные интервалы).

Я думаю, что здесь было бы лучше всего использовать 2 гистограммы, однако любое объявлениепредложения приветствуются!

1 Ответ

1 голос
/ 15 октября 2019

Часть 1 - Показать частоту наблюдений на основе дня недели 

library(dplyr)
library(lubridate)

df %>%
  mutate(date = as.Date(date), 
         wday = weekdays(date)) %>%
  count(wday)

#  wday         n
#  <chr>    <int>
#1 Friday       1
#2 Saturday     2
#3 Sunday       3
#4 Thursday     3
#5 Tuesday      3

Часть 2 - Показать частоту наблюдений на основе времени 

df %>%
  mutate(pers = period_to_seconds(hms(format(as.POSIXct(time, 
                format = "%I:%M %p"), "%T"))),
         group = cut(pers, seq(0, 86400, 1800), labels = FALSE)) %>%
  count(group)

#   group     n
#   <int> <int>
# 1     1     1
# 2     7     1
# 3     9     1
# 4    16     1
# 5    27     1
# 6    34     1
# 7    35     2
# 8    37     1
# 9    42     1
#10    43     2

Где group будет иметь номер1-48 для каждых 30 минут дня.

данные 

df <- structure(list(date = structure(c(1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 4L, 5L, 
5L, 6L, 7L, 7L, 8L), .Label = c("2019-09-01", "2019-09-03", "2019-09-05", 
"2019-09-06", "2019-10-01", "2019-10-03", "2019-10-05", "2019-10-06"
), class = "factor"), time = structure(c(4L, 7L, 3L, 12L, 2L, 
10L, 5L, 9L, 1L, 8L, 11L, 6L), .Label = c("01:11 PM", "03:02 AM", 
"04:13 AM", "05:00 PM", "05:01 PM", "05:22 PM", "06:10 PM", "07:43 AM", 
"08:34 PM", "09:22 PM", "09:29 PM", "12:19 AM"), class = "factor")), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L))
...