Date de division en différentes colonnes de l'année, le mois et le jour

J'ai le zoo des objets qui ressemblent à:

tête(obs)

      Index pp
1932-01-01  0
1932-01-02  0.2
1932-01-03  0

et je veux diviser l'indice en 3 colonnes (en années, mois et jours dans des colonnes séparées) donc je peux faire quelques analyses par jour, de mois en utilisant ddply.

Je ne sais pas si cela fait une différence, mais mes dates ont été créés à l'aide de:

dates <- as.Date(CET[,1], "%d-%m-%Y")
obs <- xts(CET[,2], dates)

où CET est le fichier d'origine avec des dates dans la colonne 1 et pp dans la colonne 2.

Merci pour votre aide!

OriginalL'auteur sbg | 2011-07-01

  1. 16

    1) colonnes. Nous pouvons utiliser lubridate de year/month/day ou chron du month.day.year:

    1a) colonnes via lubridate

    library(zoo)
z <- zoo(1:1000, as.Date("1932-01-01") + 0:999)

library(lubridate)
tt <- time(z)
zz <- cbind(z, year = year(tt), month = month(tt), day = day(tt))

    1b) colonnes via chron

    library(zoo)
z <- zoo(1:1000, as.Date("1932-01-01") + 0:999)

library(chron)
zz <- with(month.day.year(time(z)), zoo(cbind(z, day, month, year)))

    2) globale. Cependant, nous n'avons pas vraiment besoin de créer des colonnes dans la première place. Nous pouvons simplement utiliser aggregate.zoo directement avec l'original zoo objet, z, à l'aide de lubridate ou chron ou tout simplement en utilisant yearmon de zoo en fonction de ce que vous voulez faire:

    2a) globale à l'aide de lubridate

    library(zoo)
z <- zoo(1:1000, as.Date("1932-01-01") + 0:999)

library(lubridate)
aggregate(z, day, mean)
aggregate(z, month, mean)
aggregate(z, year, mean)

    2b) globale à l'aide de chron

    library(zoo)
z <- zoo(1:1000, as.Date("1932-01-01") + 0:999)

library(chron)
mdy <- month.day.year(time(z))

aggregate(z, mdy$day, mean)
aggregate(z, mdy$month, mean)
aggregate(z, mdy$year, mean)

# or
ct <- as.chron(time(z))

aggregate(z, days(ct), mean)
aggregate(z, months(ct), mean)
aggregate(z, years(ct), mean)

# days(ct) and years(ct) can actually
# be shortened to just days and years within the above context
# (and that would work for months too except they would be out of order)
aggregate(z, days, mean)
aggregate(z, years, mean)

    2c) globale à l'aide de yearmon

    Si nous voulons résumer chaque année/mois plutôt que de regrouper tous les mois de janvier ensemble, tous les mois de février, etc. ensuite, nous avons besoin ni chron ni lubridate mais plutôt peut utiliser du zoo de yearmon:

    library(zoo)
z <- zoo(1:1000, as.Date("1932-01-01") + 0:999)

aggregate(z, yearmon, mean)

    OriginalL'auteur G. Grothendieck

  2. 7
    dtstr <- as.character( index(CET))

CET$yr <- sapply(strsplit(dtstr, "-") , "[", 1)
CET$mon <- sapply(strsplit(dtstr, "-") , "[", 2)
CET$dt <- sapply(strsplit(dtstr, "-") , "[", 3)
    grâce DWin, index(CET) ne fonctionne pas (Error: could not find function "Index") mais en changeant de dtstr <- as.character( CET[,1]), des travaux!
    Content que ça vous a où vous en avez besoin. Remarque: La fonction est orthographié index, pas Index

    OriginalL'auteur 42-

  3. 5

    Vous pouvez essayer:

    CET$year <- format(CET[,1], "%Y") # year
CET$month <- format(CET[,1], "%m") # month
CET$day <- format(CET[,1], "%d") # day
    merci mais ça ne fonctionne pas: Error in format.default(structure(as.character(x), names = names(x), dim = dim(x), : invalid 'trim' argument
    Il semble que vos dates ont été des facteurs. Vous pouvez utiliser le str() afin d'être sûr que vous dates sont en fait des dates.

    OriginalL'auteur Manuel Ramón

  4. 2
    require(lubridate)
maindata1 <- cbind(maindata1, day=day(maindata1$Date), month=month(maindata1$date), year=year(maindata1$date))
    S'il vous plaît ajouter quelques explications sur le code, et pas juste un code dump.

    OriginalL'auteur Arockya