Как подмножить data.frame по неделям, а затем суммировать?

Сначала используйте format, чтобы преобразовать даты в номера недель, затем plyr::ddply(), чтобы вычислить итоги:

library(plyr)
df$week <- format(df$date, format="%Y-%U")
ddply(df, .(week), summarize, income=sum(income))
     week income
1 2011-52    413
2 2012-01    435
3 2012-02    379

Для получения дополнительной информации о format.date см. ?strptime, в частности бит, определяющий %U как номер недели.

ИЗМЕНИТЬ:

Учитывая измененные данные и требования, один из способов — разделить дату на 7, чтобы получить числовое число, обозначающее неделю. (Или, точнее, разделите на количество секунд в неделе, чтобы получить количество недель, прошедших с эпохи, которая по умолчанию равна 1970-01-01.

В коде:

df$week <- as.Date("1970-01-01")+7*trunc(as.numeric(df$date)/(3600*24*7))
library(plyr)
ddply(df, .(week), summarize, income=sum(income))

        week income
1 2010-12-23    298
2 2010-12-30    392
3 2011-01-06    294
4 2011-01-13    152

Я не проверял, что границы недели приходятся на воскресенье. Вам нужно будет проверить это и вставить соответствующее смещение в формулу.

Теперь это просто с помощью dplyr. Также я бы предложил использовать cut(breaks = "week"), а не format(), чтобы разрезать даты на недели.

library(dplyr)
df %>% group_by(week = cut(date, "week")) %>% mutate(weekly_income = sum(income))

Я погуглил "группировать дни недели в недели R" и наткнулся на этот вопрос SO. Вы упомянули, что у вас есть несколько лет, поэтому я думаю, что нам нужно идти в ногу как с номером недели, так и с годом, поэтому я изменил ответы так format(date, format = "%U%y")

library(plyr) #for aggregating
df <- transform(df, weeknum = format(date, format = "%y%U"))
ddply(df, "weeknum", summarize, suminc = sum(income))
#----
  weeknum suminc
1    1152    413
2    1201    435
3    1202    379

Попробуйте rollapply из пакета zoo:

rollapply(df$income, width=7, FUN = sum, by = 7)
# [1] 487 387 443

Или используйте period.sum из пакета xts:

period.sum(xts(df$income, order.by=df$date), which(df$wday %in% 7))
#            [,1]
# 2011-01-01  487
# 2011-01-08  387
# 2011-01-15  443

Или, чтобы получить вывод в нужном формате:

data.frame(income = period.sum(xts(df$income, order.by=df$date), 
                               which(df$wday %in% 7)),
           week = df$week[which(df$wday %in% 7)])
#            income    week
# 2011-01-01    487 2011-00
# 2011-01-08    387 2011-01
# 2011-01-15    443 2011-02

Обратите внимание, что первая неделя отображается как 2011-00, потому что именно так она вводится в ваши данные. Вы также можете использовать week = df$week[which(df$wday %in% 1)], который будет соответствовать вашему выводу.

На это решение повлияли @Andrie и @Chase.

# load plyr 
library(plyr)

# format weeks as per requirement (replace "00" with "52" and adjust corresponding year)
tmp <- list()
tmp$y <- format(df$date, format="%Y")
tmp$w <- format(df$date, format="%U")
tmp$y[tmp$w=="00"] <- as.character(as.numeric(tmp$y[tmp$w=="00"]) - 1)
tmp$w[tmp$w=="00"] <- "52"
df$week <- paste(tmp$y, tmp$w, sep = "-")

# get summary
df2 <- ddply(df, .(week), summarize, income=sum(income))

# include week ending date
tmp$week.ending <- lapply(df2$week, function(x) rev(df[df$week==x, "date"])[[1]])
df2$week.ending <- sapply(tmp$week.ending, as.character)

#      week income week.ending
# 1 2010-52    487  2011-01-01
# 2 2011-01    387  2011-01-08
# 3 2011-02    443  2011-01-15

df.index = df['week'] #переменная dt как индекс

df.resample('W').sum() #сумма с использованием повторной выборки

С dplyr:

df %>% 
  arrange(date) %>%
  mutate(week = as.numeric(date - date[1])%/%7) %>%
  group_by(week) %>%
  summarise(weekincome= sum(income))

Вместо даты[1] вы можете указать любую дату, с которой вы хотите начать еженедельное изучение.