R ある行ごとに和を算出したい

Question

統計とRを独学している初心者です。
表題の件について方法を知りたいです。

以下のような10分毎の1年分のファイルxがあります。
1 2017/1/1 0:00 0
2 2017/1/1 0:10 0
3 2017/1/1 0:20 0
4 2017/1/1 0:30 0
5 2017/1/1 0:40 0
6 2017/1/1 0:50 10
7 2017/1/1 1:00 25
8 2017/1/1 1:10 0
￤
144 2017/1/1 23:50 0
145 2017/1/2 0:00 0
146 2017/1/2 0:10 0
￤
52560 2017/12/31 23:50 0

そこで、3列目（V3）の値の、0:00～23:50の和を、
4列目（V4）に入れていきたいのです。

とりあえず、全行について、144行分（＝1日）を算出し、
あとで、0:00の行だけ抽出するという方法でやろうとおもっても、例えば、

x$4<-x[1:144,3]

とかしたとしても、次の行に移ることが出来ないので、
そこの方法がわかりません。。
applyを使えばうまくできるのでしょうか。それともプログラムを書かないとだめでしょうか。
プログラムは、まだうまくかけないので、1コマンドずつ書いて処理をしながら
勉強しているところです。

なお、0:00の行だけ抽出するには、
x_0 <-x[x$V2=="0:00",]
でうまくいくことまでは発見（汗）しています。
情けないですが、すごく時間をかけてしまいます。。

申し訳ありませんが、どなたかご教授頂けないでしょうか。
よろしくお願い致します。

Answer 1

日毎の集計がしたいのであれば、次のコードでできます。
（ここでは日付の列名をdate, 欲しいデータが入っている列名をdataとしています）

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(date) %>% 
  summarise(sum = sum(data))

dplyr というパッケージを使っていますが、R においてはデファクトスタンダード状態です。
使い方は「dplyrを使いこなす！」を参照してください。

ちなみに、こんな感じで出力されます。

date        sum
<fctr>      <int>
2017/7/24   7716		
2017/7/25   7882		
2017/7/26   6984	

もし時間の各業を残して置きたい場合は以下のコードです。

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(date) %>% 
  mutate(sum = sum(data))

また最終的には時間帯別で分析したいとのことでしたが、時間帯についてのカテゴリデータを作って、それに対して group_by するのが良いと思います。
（0:004:00なら1、4:009:00なら2 みたいな列を作ってそれに対してgroup_byする感じです）

Comments

[退会済みユーザー]

dplyrについて、インストールすら未だだったので、やってみました。
色々な方法があるモノですね…filterとか、すごく使いやすそうに感じます。

24時間の1日分ではなく、時間帯を区切った分析の所でこれからちょっとやってみます！！

[ray.prorsum]

お役に立てたようで、何よりです！

Answer 2

1. 日付ごとにデータフレームを分割
2. 分割したデータフレーム毎に V3 の和を V4 に追加
3. 分割したデータフレームをマージ

ではダメですか？

Comments

[退会済みユーザー]

すみません！！！！
実は、最終的には16:00～15:50の1日とか、
16:00～翌朝9:00とか、そういう風に時間の区切り方を変えて分析したいと思っているので、
そこに発展させるためには、日付毎に分割する方法では後々応用出来ないと考えてます。

発展後のことを元々の質問に記載しておりませんでした。
せっかくコメント頂いたのに、本当に申し訳ありません。

[tamy]

ともあれ，時刻は10分刻み＝1日は144行なので，開始時刻から144行分のデータでデータフレームを分割したらいい話ですよね？

[tamy]

より一般的な方法論で言えば，全部いっぺんに処理する方法を考えるより，注目したいデータだけを引っ張って（データ分割して），処理して，欲しいデータ形式にまとめるって方が考えやすいし，動作チェックや処理の部分的変更も楽だと思います．

[退会済みユーザー]

なるほどですね。エクセルばかりに慣れてしまったがために、処理の考え方が違うんだということに
いつもいつも気づかされます…で、

k=-144
splitData<-split(x,1:k)

とやってみたところ、

X1.V1
2015/1/1　0:00　0
2015/1/2　0:00　0
2015/1/3　0:00　0
2015/1/4　0:00　2
2015/1/5　0:00　1.5
2015/1/6　0:00　1
￤
2015/12/31　0:00　0

X2.V1
2015/1/1　0:10　0
2015/1/2　0:10　0
2015/1/3　0:10　5
2015/1/4　0:10　3
2015/1/5　0:10　5
2015/1/6　0:10　1
￤
2015/12/31　0:10　2

のように、時間毎にデータフレームが分かれてしまいました。
そうではなくて、0:00～23:50の1日単位で分割するためには、
この記述では何が足りないのかがわかりません・・・（涙）

[tamy]

この場合，split は適切ではなくて，あるデータフレームを指定した行数毎に分割する slice とかそんな感じの関数を自作しなくてはいけません．
例）
slice <- function(df, n) {
len <- nrow(df);
lapply(seq(1, len, n), function(i){ x[i:min(i+n-1, len),]})
}

[退会済みユーザー]

感動です！！うまくいきました！！！！！！！

でも、
lapply(seq(1, len, n), function(i){ x[i:min(i+n-1, len),]})
の所の意味がわからないので、勉強して、応用できるようにします！！

貴重なお時間を頂き、すみませんでした。ありがとうございます。