dplyr計算每個

天

的意見，我有以下數據dplyr計算每個

Name   Date         Message 
Ted Foe  2011-06-10T05:06:30+0000    I love this product 
Sina Fall 2011-06-10T05:07:33+0000    Not my type of product 
Steve Hoe 2011-06-11T05:06:30+0000    Great Discussion! Thanks 
Selda Dee 2011-06-13T05:12:30+0000    Seen elsewhere 
Steven Hoe 2011-06-13T03:17:31+0000    Where? 
Selda Dee 2011-06-13T05:17:56+0000    Tinder

我想天聚合，這樣我結束了這樣的

Date   Number of Posts 
2011-06-10  2 
2011-06-11  1 
2011-06-12  0 
2011-06-13  3

時間序列我已經嘗試了以下

summary_df <- df %>% group_by(Date) %>% summarise(comments = count(message))

但是這不起作用。任何基於快速dplyr的解決方案都會很棒。

感謝您的幫助！

乾杯，拉烏爾

來源

2016-04-11 rkuebler

您需要使用'tally'或者你可以使用'count'，但你不必分組，因爲'count'已經爲你做了這個。看看'tally'中的例子 – konvas

轉換爲Date下課後由「日期」欄分組，我們得到行（n()）與summarise的數量。如果我們需要的是缺少在原始數據集的「日期」的元素，創建最小到最大「日期」的序列中的新的數據集，並做了left_join

df1 <- df %>% 
      group_by(Date = as.Date(Date)) %>% 
      summarise(comments = n()) 
expand.grid(Date = seq(min(df1$Date), max(df1$Date), by = '1 day')) %>% 
     left_join(., df1)

來源

2016-04-11 12:47:17 akrun

但是，我收到以下兩條錯誤消息： '錯誤：意外的'='在：「group_by（created_time = as.Date（created_time））％>％總結（消息（）=」' 和 '錯誤seq.default（分鐘（posts1 $ CREATED_TIME），最大值（posts1 $ CREATED_TIME）： '從' 不能NA，NaN或infinite' – rkuebler

@ rkuebler我根據你展示的例子沒有得到任何錯誤，並且我發現你使用了錯誤的命令，如果你檢查我的帖子，我沒有使用'message（）' – akrun

對不起，我改變了太多東西。現在它工作得非常好，不幸的是，這段劇本在沒有任何評論的情況下確實把NA當成了任何東西反而得到零的機會？我也只能在控制檯中看到NAs，但不能在結果幀中看到。當我以CSV格式導出時，它們也不存在......任何有關這方面的幫助都非常感謝！非常感謝！ – rkuebler

回答

相關問題