一般表变成四分表

Question

使用R：

最初，表看起来是: PS (日期列的格式是：(dd/mm/yyyy))

      Date        Q           Season    
01/01/2017     1023           Winter
01/02/2017     2233           Winter
01/03/2017     1312           Winter
01/04/2017     1194           Spring
01/05/2017     907            Spring
01/06/2017     1939           Spring
01/07/2017     3264           Summer
01/08/2017     2232           Summer
01/09/2017     3574           Summer
01/10/2017     1533           Fall
01/11/2017     907            Fall
01/12/2017     1778           Fall

同样，2018年和2019年(不同产品可以更改，因此下表需要在行数方面是动态的)

我想让这张桌子像：

Date         Winter                   Spring                 Summer                      Fall

2017  Sum of Q (01/17-03/17)   Sum of Q (04/17-06/17)  Sum of Q (07/17-09/17)    Sum of Q (10/17-12/17)
2018  Sum of Q (01/18-03/18)   Sum of Q (04/18-06/18)  Sum of Q (07/18-09/18)    Sum of Q (10/18-12/18)
2019  Sum of Q (01/19-03/19)   Sum of Q (04/19-06/19)  Sum of Q (07/19-09/19)    Sum of Q (10/19-12/19)

I/P数据：

结构(时间=结构(1:30，.Label =c)(“2017-02-01”，"2017-03-01"，"2017-04-01"，"2017-05-01"，"2017-06-01"，"2017-07-01"，"2017-08-01"，"2017-09-01"，"2017-10-01"，"2017-11-01"，"2017-12-01"，“2018-01”，"2018-02-01“、"2018-03-01”、"2018-04-01“、"2018-05-01”、"2018-06-01“、"2018-07-01”、"2018-08-01“、"2018-09-01”、"2018-10-01“、"2018-11-01”、"2018-12-01“、”2019-01“、"2019-02-01”、“2019-02-01”、"2019-03-01"，"2019-04-01“、"2019-05-01”、"2019-06-01“、”2019-07-01“、类= "factor")、Qty = c(1638.2520529、0、0、1644.9257156、1629.2808217、2227.0057667、586.0942485、593.1155226、1664.6943283、2193.6993566、2696.5906737、3354.9333327、2749.2299918、2749.2299918、2791.6314399、2145.3504203、3311.5319066、4446.0188521、2740.95081、2786.6458353、3839.8798065、3216.524473、566.3303976，0，0，0,559.2043639，0,528.4764685 )，季度= c("Q1"，"Q1"，"Q2"，"Q3"，"Q4"，"Q1"，"Q2"，"Q3"，"Q4"，"Q4“、"Q4”、"Q1“、"Q2”、"Q3")，季节=结构( 1L，2L，2L，2L，3L，3L，3L，4L，4L，4L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L，3L，3L，3L，4L，4L，1L，1L，1L，2L，2L，3L，3L，3L)，.Label =c(“冬天”，“春天”)，)，row.names = c(NA，-30L)，class = "data.frame")

Answer 1

将Date更改为date类，从中提取年份并将数据转换为宽格式。

library(dplyr)

df %>%
  mutate(Time = as.Date(Time),
         year = format(Time, '%Y')) %>%
  select(-Time, -Quarters) %>%
  tidyr::pivot_wider(names_from = Season, values_from = Qty, values_fn = sum)
  #OR in old tidyr
  #tidyr::pivot_wider(names_from = Season, values_from = Qty, 
  #                   values_fn = list(Qty = sum))

# A tibble: 3 x 5
#  year  Winter Spring Summer  Fall
#  <chr>  <dbl>  <dbl>  <dbl> <dbl>
#1 2017   4335.  1645.  4442. 4452.
#2 2018   6670.  8773. 10498. 9843.
#3 2019      0    559.   528.   NA 

另一种选择，不是使用values_fn，而是可以先使用sum，然后将其转换为wide。

df %>%
  type.convert(as.is = TRUE) %>% 
  mutate(Time = as.Date(Time),
         year = format(Time, '%Y')) %>%
  select(-Time, -Quarters) %>%
  group_by(year, Season) %>%
  summarise(Qty = sum(Qty)) %>%
  tidyr::spread(Season, Qty)
  #OR
  #tidyr::pivot_wider(names_from = Season, values_from = Qty)