여러 열을 기반으로 데이터를 집계하는 방법은 무엇입니까?

Question

은 내가 qname를, Qmanager를 앱 5 분 최대로이 데이터를 집계 할 필요가

dput(df) 

structure(list(timestamp = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L 
), .Label = c("6/17/2016 11:58", "6/17/2016 12:00", "6/17/2016 15:30" 
), class = "factor"), app = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L 
), .Label = c("db", "web"), class = "factor"), qmanager = structure(c(3L, 
3L, 3L, 4L, 1L, 2L), .Label = c("db01", "db02", "web01", "web04" 
), class = "factor"), qname = structure(c(3L, 3L, 4L, 2L, 1L, 
1L), .Label = c("dbtest101", "test02", "test101", "test102"), class = "factor"), 
    que = c(500L, 600L, 66L, 12000L, 4000L, 666L), mas = c(15000L, 
    50000L, 15000L, 175000L, 5000L, 15000L)), .Names = c("timestamp", 
"app", "qmanager", "qname", "que", "mas"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L)) 

df라고 불리는이 데이터 프레임을 가지고있다.

df$timestamp <- as.POSIXct(df$timestamp, format="%m/%d/%Y %H:%M") 

library(xts) 
df$timestamp<-align.time(df$timestamp, n=60*5) 
df<-aggregate(que ~ cut(df$timestamp, "5 min"), df$qname,df$qmanager, df$app df[setdiff(names(df), "timestamp")], max) 

하지 않음이 작업을 얻을 수, 어떤 아이디어 :

나는이 노력하고 있어요?

Answer 1

이와 비슷한?

# install.packages('dplyr')  
library(dplyr) 

df %>% 
    mutate(min5_interval = as.POSIXct(timestamp, format = '%m/%d/%Y %H:%M') 
     %>% cut('5 min')) %>% 
    group_by(min5_interval, qname, qmanager, app) %>% 
    dplyr::summarise(max_que = max(que), 
        max_mas = max(mas)) 

Source: local data frame [5 x 6] 
Groups: min5_interval, qname, qmanager [?] 

     min5_interval  qname qmanager app max_que max_mas 
       (fctr) (fctr) (fctr) (fctr) (int) (int) 
1 2016-06-17 11:58:00 dbtest101  db01  db 4000 5000 
2 2016-06-17 11:58:00 test02 web04 web 12000 175000 
3 2016-06-17 11:58:00 test101 web01 web  600 50000 
4 2016-06-17 11:58:00 test102 web01 web  66 15000 
5 2016-06-17 15:28:00 dbtest101  db02  db  666 15000