如何识别和汇总数据框中匹配组的数据集？

Question

这是一个示例数据帧：

set.seed(0)
x1 <- c(1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2)
x2 <- c(1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1)
x3 <- c(1, 1, 2, 2, 4, 1, 1, 2, 1)
n  <- c(1, 1, 1, 5, 5, 1, 1, 1, 1)
y <- rnorm(9)

mydf <- data.frame(x1, x2, x3, n, y)

我想做的是

1. 识别n = 1且共享相同值（x1，x2，x3）的行
2. 每个子集返回一行，y = mean（y），n = length（y）
3. 保持其他行相同。

例如，新的数据帧将是

x1 <- c(1,            1,    1,    1,    2,                 2)
x2 <- c(1,            0,    0,    0,    1,                 1)
x3 <- c(1,            2,    2,    4,    1,                 2)
n  <- c(2,            1,    5,    5,    3,                 1)
y  <- c(mean(y[1:2]), y[3], y[4], y[5], mean(y[c(6:7,9)]), y[8])

newdf <- data.frame(x1, x2, x3, n, y)

我可以用条件和循环来解决这个问题，但我更愿意学习更优雅的方法来做到这一点。

Answer 1

通过“其他列中的相同值”，我认为你的意思是每个子集在子集的每一行中由相同的x1值定义，而不是x1等于x2 。 感谢您举例说明您的意思。

library("plyr")

获得第一和第二部分

ddply(mydf[mydf$n==1,], .(x1, x2, x3), summarise, n = length(y), y = mean(y))

这可以用mydf的部分进行rbind -ed，其中n!=1得到你所说的

rbind(
  ddply(mydf[mydf$n==1,], .(x1, x2, x3), summarise, n = length(y), y = mean(y)),
  mydf[mydf$n!=1,]
)

这与您列出的顺序不同。 如果这非常重要，您可以添加一些辅助排序变量。

mydf$order = seq(length=nrow(mydf))
newdf <- rbind(
  ddply(mydf[mydf$n==1,], .(x1, x2, x3), summarise, 
    n = length(y), y = mean(y), order=min(order)),
  mydf[mydf$n!=1,]
)
newdf <- newdf[order(newdf$order),]
newdf$order <- NULL