R 中 group_by 的排序、变异和汇总

Question

数据框df具有三列： x 、 y和n 。 我想创建一个按 x 分组的新数据框，计算该组 x 在 y 中的观察次数，然后将该组的值求和在 n 中。

df <- structure(list(x = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 
5, 5), y = c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 1, 2, 3), 
n = c(4L, 3L, 2L, 3L, 2L, 4L, 2L, 2L, 3L, 3L, 2L, 5L, 3L, 
3L, 2L, 3L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -16L))

目标数据框如下所示，其中a是原始df的 5 个组：

> print(df2, row.names=FALSE)
 a b  c
 1 4 12
 2 3  8
 3 4 10
 4 2  8
 5 3  8

出于某种原因，我没有以正确的顺序组合 pipe 中的group_by或mutate或summarize语句来实现这一点。 感觉就像我现在没有看到的一个简单的解决方案。 如果有人可以提供帮助，我将不胜感激。

Answer 1

这是一个data.table选项

> setDT(df)[, .(b = .N, c = sum(n)), x]
   x b  c
1: 1 4 12
2: 2 3  8
3: 3 4 10
4: 4 2  8
5: 5 3  8

Answer 2

尝试这个：

library(dplyr)
library(tidyr)
#Code
new <- df %>% group_by(x) %>%
  summarise(b=n(),c=sum(n,na.rm=T))

Output：

# A tibble: 5 x 3
      x     b     c
  <dbl> <int> <int>
1     1     4    12
2     2     3     8
3     3     4    10
4     4     2     8
5     5     3     8

Answer 3

有了base R ，我们可以做

do.call(rbind, by(df, df$x, FUN = function(x) 
     data.frame(b = length(x), c = sum(x$n, na.rm = TRUE))))