Ich habe eine Tabelle mit mehreren Fehlern, die der folgenden ähnlich sind.
fault_ID date_reported date_closed fault hours
ab1 8/04/2019 1:36 8/04/2019 3:30 1.9
ab2 12/03/2019 18:48 12/03/2019 20:45 1.9
ab3 19/10/2018 22:00 20/10/2018 9:45 11.8
ab4 20/03/2019 10:07 20/03/2019 13:00 2.9
ab5 30/07/2019 8:37 30/07/2019 16:30 7.9
ab6 15/06/2019 12:58 18/06/2019 19:55 78.9
ab7 8/06/2019 22:30 8/06/2019 23:30 1.0
ab8 16/10/2018 0:45 16/10/2018 1:50 1.1
ab9 23/01/2019 1:44 23/01/2019 7:05 5.3
ab10 22/05/2019 6:19 26/07/2019 23:07 1,576.8
Mit R möchte ich die Fehlerstunden pro Monat zusammenfassen, um die folgende Ausgabe zu erhalten:
Month Total Fault hours
Oct-18 1.1
Nov-18 11.8
Dec-18 0.0
Jan-19 0.0
Feb-19 0.0
Mar-19 2.0
Apr-19 1.9
May-19 210.0
Jun-19 78.9
Jul-19 7.9
Ich habe ein paar Vorschläge mit Lubridate ausprobiert, aber ich scheine immer nur in der Lage zu sein, es für jeweils eine Fehler-ID zum Laufen zu bringen. Ich bin neu bei R. Vielen Dank im Voraus für Ihre Hilfe.
Es scheint, dass die erwartete Ausgabe eine Fehleinschätzung enthält, aber Sie können dies tun tidyverse. Konvertieren Sie zuerst die Spalten in Datum-Uhrzeit, den group_byersten Tag eines jeden Monats sum fault.hoursund die fehlenden Monate in der Mitte können mit gefüllt werden complete.
library(tidyverse)
library(lubridate)
df %>%
mutate_at(vars(starts_with("date")), dmy_hm) %>%
mutate(date = as.Date(format(date_reported, "%Y-%m-01")),
#If you really have values with comma
fault.hours = readr::parse_number(as.character(fault.hours))) %>%
group_by(date) %>%
summarise(hours = sum(fault.hours)) %>%
complete(date = seq(min(date), max(date), by = "1 month"),
fill = list(hours = 0)) %>%
mutate(date = format(date, "%b-%Y"))
# A tibble: 10 x 2
# date hours
# <chr> <dbl>
# 1 Oct-2018 12.9
# 2 Nov-2018 0
# 3 Dec-2018 0
# 4 Jan-2019 5.3
# 5 Feb-2019 0
# 6 Mar-2019 4.8
# 7 Apr-2019 1.9
# 8 May-2019 1577.
# 9 Jun-2019 79.9
#10 Jul-2019 7.9
Daten
df <- structure(list(fault_ID = structure(c(1L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L,
8L, 9L, 10L, 2L), .Label = c("ab1", "ab10", "ab2", "ab3", "ab4",
"ab5", "ab6", "ab7", "ab8", "ab9"), class = "factor"), date_reported =
structure(c(9L, 1L, 4L, 5L, 8L, 2L, 10L, 3L, 7L, 6L),
.Label = c("12/03/2019 18:48", "15/06/2019 12:58", "16/10/2018 0:45",
"19/10/2018 22:00", "20/03/2019 10:07", "22/05/2019 6:19", "23/01/2019 1:44",
"30/07/2019 8:37", "8/04/2019 1:36", "8/06/2019 22:30"), class = "factor"),
date_closed = structure(c(9L, 1L, 5L, 4L, 8L, 3L, 10L, 2L, 6L, 7L),
.Label = c("12/03/2019 20:45", "16/10/2018 1:50", "18/06/2019 19:55",
"20/03/2019 13:00", "20/10/2018 9:45", "23/01/2019 7:05", "26/07/2019 23:07",
"30/07/2019 16:30", "8/04/2019 3:30", "8/06/2019 23:30"), class = "factor"),
fault.hours = structure(c(4L, 4L, 5L, 6L, 8L, 9L, 2L, 3L, 7L, 1L),
.Label = c("1,576.8", "1.0", "1.1", "1.9", "11.8", "2.9", "5.3", "7.9", "78.9"),
class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L))
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