如何计算R中每月的客户数量？答案

【问题标题】：How to count the number of customer per month in R?如何计算R中每月的客户数量？
【发布时间】：2021-07-14 12:00:44
【问题描述】：

所以我有一张客户表，其各自的日期如下：

ID	Date
1	2019-04-17
4	2019-05-12
1	2019-04-25
2	2019-05-19

我只想计算每个月每年有多少客户，如下所示：

Month-Year	Count of Customer
Apr-19	2
May-19	2

编辑：对不起，但我认为我的问题应该更清楚。同一客户一个月内可出现多次，将被视为同一个月的 2 位客户。我基本上想根据客户ID找到每月的交易次数。

我假设的方法是首先将日期更改为月-年格式？然后我计算每个客户并为每个月分组？但我不确定如何在 R 中执行此操作。谢谢！

【问题讨论】：

请通过粘贴您的数据样本使您的问题可重现：使用dput(head(your_data_sample, n)) 其中n 足以证明问题的数据。这使得其他人可以更轻松地复制数据以测试和验证解决方案。
正如彼得所说：在stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example 中重复发布您的数据。另外：如果您的问题是关于时间和日期的，请查看lubridate 包，它定义了有用的函数，例如month 和year。请参阅此处的备忘单：evoldyn.gitlab.io/evomics-2018/ref-sheets/R_lubridate.pdf 在他们的结果上使用 paste，然后使用 aggregate。
是CRN 客户ID吗？客户一个月只出现一次吗？如果您的预期输出与输入数据框匹配，比较答案会很有帮助。

标签： r

【解决方案1】：

你可以使用count -

library(dplyr)

df %>% count(Month_Year = format(as.Date(Date), '%b-%y'))

#  Month_Year n
#1     Apr-19 2
#2     May-19 2

或table 基数 R -

table(format(as.Date(df$Date), '%b-%y'))

#Apr-19 May-19 
#     2      2

数据

df <- structure(list(ID = c(1L, 4L, 1L, 2L), Date = c("2019-04-17", 
"2019-05-12", "2019-04-25", "2019-05-19")), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用zoo::as.yearmon

library(dplyr)
df %>%
     count(Date = zoo::as.yearmon(Date))
      Date n
1 Apr 2019 2
2 May 2019 2

数据

df <- structure(list(ID = c(1L, 4L, 1L, 2L), Date = c("2019-04-17", 
"2019-05-12", "2019-04-25", "2019-05-19")), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

【讨论】：