[英]Sum a rows within a column for each unique combination r
我想在給定列中為兩個其他列的每個唯一組合求和一個值:
例如,我想從以下數據框轉換:
Week Day Value
1 1 1
1 2 3
1 3 4
2 1 2
2 2 2
2 3 3
至:
Week Day Value Sum
1 1 1 1
1 2 3 4
1 3 4 8
2 1 2 2
2 2 2 4
2 3 3 7
我認為for
循環會做我想要的 - 但我在這一點上完全迷失了 - 任何和所有幫助都贊賞...
在基數R中,您可以使用ave()
:
x <- read.table(header=T, text="
Week Day Value
1 1 1
1 2 3
1 3 4
2 1 2
2 2 2
2 3 3
")
x$Sum <- ave(x$Value, x$Week, FUN=cumsum)
> x
Week Day Value Sum
1 1 1 1 1
2 1 2 3 4
3 1 3 4 8
4 2 1 2 2
5 2 2 2 4
6 2 3 3 7
建議嘗試dplyr
。 相當於數據操作的主力。 從所需的輸出,您似乎嘗試根據周獲得累積總和。
df = read.table(text="Week Day Value
1 1 1
1 2 3
1 3 4
2 1 2
2 2 2
2 3 3", header=T)
library(dplyr)
df %>% group_by(Week) %>% mutate(Sum = cumsum(Value))
# you get
Source: local data frame [6 x 4]
Groups: Week
Week Day Value Sum
1 1 1 1 1
2 1 2 3 4
3 1 3 4 8
4 2 1 2 2
5 2 2 2 4
6 2 3 3 7
或者您可以嘗試data.table
,這是另一種適用於較大尺寸數據的工具。 快速且內存高效。
setDT(df)[, Sum := cumsum(Value), by = Week][]
Week Day Value Sum
1: 1 1 1 1
2: 1 2 3 4
3: 1 3 4 8
4: 2 1 2 2
5: 2 2 2 4
6: 2 3 3 7
實際上,for循環可能是一種看待它的壞方法 - 它們在數據幀上效率不高。 相反,我建議data.table :
#Turn into a data.table.
dt <- data.table(df)
#Sum, for each unique combination
dt <- dt[, j = list(value_sum = sum(Value)), by = c("Week","Day")]
您的實際示例似乎只是每個唯一周的總和,在這種情況下,從“by”中刪除“Day”。
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.