[英]Aggregate by multiple columns and reshape from long to wide
在 SO 上有一些与此主题类似的问题,但与我的用例并不完全相同。 我有一个数据集,其中列的布局如下所示
Id Description Value
10 Cat 19
10 Cat 20
10 Cat 5
10 Cat 13
11 Cat 17
11 Cat 23
11 Cat 7
11 Cat 14
10 Dog 19
10 Dog 20
10 Dog 5
10 Dog 13
11 Dog 17
11 Dog 23
11 Dog 7
11 Dog 14
我想要做的是通过 Id、Description 捕获 Value 列的平均值。 最终的数据集看起来像这样。
Id Cat Dog
10 14.25 28.5
11 15.25 15.25
我可以以一种非常粗略的方式做到这一点,像这样效率不高
tempdf1 <- df %>%
filter(str_detect(Description, "Cat")) %>%
group_by(Id, Description) %>%
summarize(Mean_Value = mean(Value) , na.rm = TRUE))
这不是很方便。 非常感谢有关如何更有效地实现预期结果的任何建议。
我会用tapply
做到这一点:
with( dat, tapply(Value, list(Id,Description), mean))
Cat Dog
10 14.25 14.25
11 15.25 15.25
确实返回一个矩阵对象,所以不要尝试使用“$”访问。
您可以使用data.table
聚合(计算平均值) data.table
并使用dcast()
获得想要的表格格式:
library(data.table)
foo <- setDT(d)[, mean(Value), .(Id, Description)]
# Id Description V1
# 1: 10 Cat 14.25
# 2: 11 Cat 15.25
# 3: 10 Dog 14.25
# 4: 11 Dog 15.25
dcast(foo, Id ~ Description, value.var = "V1")
# Id Cat Dog
# 1: 10 14.25 14.25
# 2: 11 15.25 15.25
使用dcast
reshape2()
包中的dcast
甚至acast
dcast(dat,Id~Description,mean)
Id Cat Dog
1 10 14.25 14.25
2 11 15.25 15.25
Base R
可能会更长一点:
reshape(aggregate(.~Id+Description,dat,mean),direction = "wide",v.names = "Value",idvar = "Id",timevar = "Description")
Id Value.Cat Value.Dog
1 10 14.25 14.25
2 11 15.25 15.25
你可以做summarise
使用dplyr
和长使用广转型tidyr::spread
:
library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
group_by(Id, Description) %>%
summarise(Mean = mean(Value)) %>%
spread(Description, Mean)
Id Cat Dog
* <int> <dbl> <dbl>
1 10 14.25 14.25
2 11 15.25 15.25
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