用r语言知识回答问题

据hostile_sale数据集做如下操作：

1、完成预处理

1.1 属性名变更为sale_time, ID, Gid, Gname, sale_num,fee_y, fee_s

1.2 将sale_time列数据拆分为年月日和星期两列，并以属性year、week添加到数据集当中

1.3 删除销售数量为负的数据

2、统计数据

2.1 统计该医院月均销售额（实收金额÷月份）

2.2 统计该医院客均价（实收金额÷用户数量），一个用户对应一个id号码

2.3 统计该医院周一到周日的销售额

上传脚本文件，并截图操作过程

j基于GPT完成一部分
提供相应的操作流程和SQL语句。

完成预处理
1.1 将属性名变更为 sale_time, ID, Gid, Gname, sale_num, fee_y, fee_s

ALTER TABLE hostile_sale RENAME COLUMN SALETIME TO sale_time;
ALTER TABLE hostile_sale RENAME COLUMN IDNO TO ID;
ALTER TABLE hostile_sale RENAME COLUMN GID TO Gid;
ALTER TABLE hostile_sale RENAME COLUMN GNAME TO Gname;
ALTER TABLE hostile_sale RENAME COLUMN SALNUM TO sale_num;
ALTER TABLE hostile_sale RENAME COLUMN FEEY TO fee_y;
ALTER TABLE hostile_sale RENAME COLUMN FEES TO fee_s;

1.2 将 sale_time 列数据拆分为年月日和星期两列，并以属性 year、week 添加到数据集中

ALTER TABLE hostile_sale ADD COLUMN year INT;
ALTER TABLE hostile_sale ADD COLUMN week INT;

UPDATE hostile_sale SET year = YEAR(sale_time), week = DAYOFWEEK(sale_time);

ALTER TABLE hostile_sale MODIFY COLUMN year INT NOT NULL;
ALTER TABLE hostile_sale MODIFY COLUMN week INT NOT NULL;

1.3 删除销售数量为负的数据

DELETE FROM hostile_sale WHERE sale_num < 0;

统计数据
2.1 统计该医院月均销售额（实收金额÷月份）

SELECT SUM(fee_s) / COUNT(DISTINCT YEAR(sale_time) * 100 + MONTH(sale_time)) AS avg_monthly_sales FROM hostile_sale;



```2.2 统计该医院客均价（实收金额÷用户数量），一个用户对应一个 id 号码

SELECT SUM(fee_s) / COUNT(DISTINCT ID) AS avg_customer_price FROM hostile_sale;

2.3 统计该医院周一到周日的销售额

SELECT DAYOFWEEK(sale_time) AS weekday, SUM(fee_s) AS sales FROM hostile_sale GROUP BY weekday;

```
注意：以上SQL语句是针对MySQL数据库的，如果使用其他数据库可能需要进行语法上的修改。

# 读取csv文件
df <- read.csv("hostile_sale.csv", stringsAsFactors = FALSE)

# 完成预处理
colnames(df) <- c("sale_time", "ID", "Gid", "Gname", "sale_num", "fee_y", "fee_s")
df$year <- format(as.Date(df$sale_time), "%Y")
df$week <- format(as.Date(df$sale_time), "%u")
df <- df[df$sale_num >= 0, ]

# 统计数据
monthly_sales <- sum(df$fee_y) / 12
avg_price <- sum(df$fee_y) / length(unique(df$ID))
weekly_sales <- aggregate(df$fee_y, list(df$week), sum)

cat("该医院月均销售额为：", round(monthly_sales, 2), "\n")
cat("该医院客均价为：", round(avg_price, 2), "\n")
cat("该医院周一到周日的销售额为：\n")
colnames(weekly_sales) <- c("week", "sales")
print(weekly_sales)

解释一下代码的具体操作：

首先，使用 read.csv() 函数读取 Hostile_sale 数据集的 CSV 文件，并将其存储到 DataFrame 数据结构中。

然后，使用 colnames() 函数将数据集中的列名修改为指定的列名。

接下来，使用 format() 函数将 sale_time 列的字符串数据转换为日期格式，并使用 %Y 和 %u 格式字符串分别提取年份和星期，并将其分别添加到数据集中作为新的 year 和 week 列。

使用 R 的过滤功能，通过筛选删除销售数量为负的数据。

使用 sum() 函数计算月销售额和客均价，并使用 length() 和 unique() 函数分别统计用户数量和ID号码的唯一值。

使用 aggregate() 函数对数据集进行分组操作，并使用 sum() 函数统计每周的销售额。

最后，使用 cat() 和 print() 函数输出结果。

需要注意的是，在 R 中，字符串默认被视为因子（factor）类型，因此需要将 stringsAsFactors 参数设置为 FALSE，以避免出现因子类型相关的问题。