#假如資料框是data,第一列是資料，第二列是日期（格式是2014-01），第三列是地名（local），第四列是產業名（product）

ds<-sort(as.character(unique(data[,2])))#將所有的日期提取出來，形成可能出現的月份，並排序

m1<-length(ds)

data2<-list()

for(k in 1:m1){

dv<-data[data[,2]==ds[k],]#每個月的資料

data2[[k]]<-dv[order(dv[,3]),]#將每個月的資料按照地理名稱（預設是漢語拼音首字母）排序

}

#這樣就得到了每個月的資料，而且是按照地理名稱排名的

#接下來就得到各個季度的季度值（季度值是累加的，如第二季度其實是前六個月的累計值）

#先將資料按照各個季度合在一起

#首先將月份資料轉化為季度資料

m2<-m1/3#每個季度三個月

data3<-list()

for(k in 1:m2)

data3[[k]]<-rbind(data2[[3*k-2]],data2[[3*k-1]],data5[[2*k]])

#再算出各個季度的當季（三個月，比如：第二季度其實是6,7,8三個月）資料

fun1<-function(data3){

data3<-data3[order(data3[,3]),]#按照地理名稱排名

dm1<-unique(data3[,3]);#地名

dv5<-c()

for(i in 1:length(dm1)){

dv2<-data3[data3[,3]==dm1[i],]

dm2<-unique(dv2[,4])#產業名

dv4<-c()

for(j in 1:length(dm2)){

dv3<-c(dm1[i],dm2[j],sum(as.numeric(dv2[dv2[,4]==dm2[j],1])))

dv4<-rbind(dv4,dv3)

}

dv5<-rbind(dv5,dv4)

}

return(dv5)#這樣得到的資料格式為（“地名”，“產業名”，資料）

}

data4<-list()

for(k in 1:m2)

data4[[k]]<-fun1(data3[[k]])#得到資料的當期值

#最後計算出季度值（累積值）

data5<-rbind(data4[[1]],data4[[2]])#2季度合併

data6<-rbind(data4[[1]],data4[[2]],data4[[3]])#3季度合併

data7<-rbind(data4[[1]],data4[[2]],data4[[3]],data4[[4]])#4季度合併

data8<-fun1(data6)#2季度累積值

data9<-fun1(data6)#3季度累積值

data10<-fun1(data7)#4季度累積值

data_q<-list(data4[[1]],data8,data9,data10)#四個季度的累積值

#需要注意，其實每年的第四個季度的累積值就是年份資料