用R中的原始行替换特定行的汇总结果

Question

我正在使用聚合函数来聚合数据集的一部分的结果。 我希望将最终结果替换为原始行（聚合的参考行）。 我怎样才能做到这一点？ 这是一个示例数据：

 Day  hour    Case   Time
 Sat  7       2    35
 Sun  8       8    125
 Sun  9       10   145
 Mon  10      15   18
 Mon  11      17   167
 Mon  12      20   220
 Mon  13      25   135
 Mon  14      14   167

我使用以下代码行汇总了“星期六”和“星期日”的大小写和时间值

aggregate(cbind(Case,Time)~Day,data=subset(TestData,Day == 'Sat' |Day == 'Sun' ),sum)

这完全正确。 但是，我不知道如何用得到的汇总结果替换示例数据的第2，3行和第4行。 我希望最终结果是这样的：

       Day  hour    Case   Time
 Sat  7       2    35
 Sun  8       18   270
 Mon  10      15   18
 Mon  11      17   167
 Mon  12      20   220
 Mon  13      25   135
 Mon  14      14   167  

谢谢

Answer 1

我们可以使用data.table来做到这一点。 我们选择获取sum值（'nm1'）所需的列。 将'data.frame'转换为'data.table'（ setDT(df1) ），使用逻辑条件指定'i'部分以排除其他行（ Day %in% c('Sat', 'Sun') ，使用.SDcols我们选择的列sum ，环（ lapply通过） Subset of Data.Table （ .SD ），并分配（ := ）的输出以在“NM1”的列，并在“i”的指定的行。

library(data.table)
nm1 <- c('Case', 'Time')
setDT(df1)[Day %in% c('Sat', 'Sun'), (nm1) := lapply(.SD, sum),
                        Day, .SDcols=nm1]

如果我们只需要unique行，我们可以使用unique的data.table与by选项

unique(df1, by=c('Case', 'Time'))
#   Day hour Case Time
#1: Sat    7    2   35
#2: Sun    8   18  270
#3: Mon   10   15   18
#4: Mon   11   17  167
#5: Mon   12   20  220
#6: Mon   13   25  135
#7: Mon   14   14  167

---

或者，如果我们使用OP的aggregate代码，则可以merge 'r1'与原始数据集（'df1'） merge ，在merge后用从'NA'值派生的逻辑索引替换'行'，对列进行子集化，删除duplicated行并获取输出

r1 <- aggregate(cbind(Case,Time)~Day,data=subset(df1,
                Day == 'Sat' |Day == 'Sun' ),sum)

r2 <- merge(df1, r1, by='Day', all.x=TRUE)
r2[indx, c('Case.x', 'Time.x')] <- r2[indx, c('Case.y', 'Time.y')]

我们只选择需要的列

r3 <- r2[1:4]

删除“案例”，“时间”列中的重复行

r3[!duplicated(r3[3:4]),]
#   Day hour Case.x Time.x
#1 Mon   10     15     18
#2 Mon   11     17    167
#3 Mon   12     20    220
#4 Mon   13     25    135
#5 Mon   14     14    167
#6 Sat    7      2     35
#7 Sun    8     18    270

数据

df1 <- structure(list(Day = c("Sat", "Sun", "Sun", "Mon", "Mon", "Mon", 
"Mon", "Mon"), hour = 7:14, Case = c(2L, 8L, 10L, 15L, 17L, 20L, 
25L, 14L), Time = c(35L, 125L, 145L, 18L, 167L, 220L, 135L, 167L
)), .Names = c("Day", "hour", "Case", "Time"), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, -8L))

Answer 2

建立在您拥有的东西之上

ind<-with(TestData,Day == 'Sat' |Day == 'Sun')
s<-aggregate(.~Day,data=TestData[ind,],sum)
rbind(s,TestData[!ind,])

Day hour Case Time
1 Sat    7    2   35
2 Sun   17   18  270
4 Mon   10   15   18
5 Mon   11   17  167
6 Mon   12   20  220
7 Mon   13   25  135
8 Mon   14   14  167

但是，从问题的期望输出中，您可能希望执行此操作

s$hour<-with(TestData[ind,],hour[!duplicated(Day)])

在rbind之前获得第一个小rbind不是hour的总和

Day hour Case Time
1 Sat    7    2   35
2 Sun    8   18  270
4 Mon   10   15   18
5 Mon   11   17  167
6 Mon   12   20  220
7 Mon   13   25  135
8 Mon   14   14  167