用于过滤和汇总数据帧的 R for 循环（使用 dyplr）？

Question

我使用带有 dyplr 的简单命令首先按两列过滤数据帧，然后报告另一列的总和。 但是，我想创建一个循环，以便可以通过值列表自动执行过滤条件。 例如单个实例的代码：

library(dplyr)
df = data.frame(Category1 = sample(c("FilterMe","DoNotFilterMe"), 15, replace=TRUE), 
          Category2 = sample(c("1","3","5","10"),15, replace=TRUE),
          Value = 1:15)

df %>%
filter(Category1=="FilterMe" & Category2="1") %>%
summarize(result=sum(Value))

这工作得很好，我得到了 15 的单个值。但是我想循环命令，以便我可以为由整数列表（非顺序）定义的 Category2 执行多个值。 我希望它为 i 的每个值循环并每次提供不同的输出值。 我尝试了下面的代码，但留下了一个空值。

library(dplyr)
for (i in c(1,3,5,10){
df %>%
filter(Category1=="FilterMe" & Category2="i") %>%
summarize(result=sum(Value))}

如果除了循环之外还有另一种方式可以实现对我来说很好的相同目标。

Answer 1

如果我明白你想做什么，你正在寻找 group_by。

library(dplyr)
df %>%
   filter(Category1 =="FilterMe") %>%
   group_by(Category2) %>%
   summarize(result=sum(Value))

Answer 2

我们不需要循环。 可以用%in%而不是==来简化，然后执行group_by sum方法

library(dplyr)
df %>%
  filter(Category1=="FilterMe" & Category2 %in% c(1, 3, 5, 10)) %>%
  group_by(Category2) %>%
  summarize(result=sum(Value))

-输出

# A tibble: 4 × 2
  Category2 result
  <chr>      <int>
1 1              4
2 10            15
3 3             17
4 5             19

---

对于for循环，我们需要在每次迭代中存储输出，即一个list

v1  <- c(1, 3, 5, 10)
lst1 <- vector('list', length(v1))
for (i in seq_along(v1)){
  lst1[[i]] <- df %>%
      filter(Category1=="FilterMe" & Category2 ==v1[i]) %>%
      summarize(result=sum(Value))

}

-输出

> lst1
[[1]]
  result
1      4

[[2]]
  result
1     17

[[3]]
  result
1     19

[[4]]
  result
1     15

或者可以直接将输出存储在带有map / lapply的list

library(purrr)
map(c(1, 3, 5, 10), ~ 
       df %>%
         filter(Category1 == "FilterMe", Category2 == .x) %>%
         summarise(result = sum(Value)))

-输出

[[1]]
  result
1      4

[[2]]
  result
1     17

[[3]]
  result
1     19

[[4]]
  result
1     15