更改列時如何避免R中的for循環

Question

我正在使用一個看起來與下面非常相似的數據框：

圖片在這里，很抱歉，沒有足夠的聲譽

這是一個600,000行的數據幀。 我要做的是針對同一日期內的每個重復實例，我想將成本除以重復實例的總數。 我也只想考慮那些屬於“銷售”策略的人。

因此，例如，在1/1/16中，有2個“幫助包”也在“銷售”策略下。 因為同一日期有2個實例，所以我想將每個實例的成本除以2（因此每個實例的成本為5美元）。

這是我的代碼：

for(i in 1:length(dfExample$Date)){
  if(dfExample$Tactic) == "Sales"){
    list = agrep(dfExample$Package[i], dfExample$Package)
    for(i in list){
      date_repeats = agrep(i, dfExample$Date)
      dfExample$Cost[date_repeats] = dfExample$Package[i]/length(date_repeats)
      }
  }
}

它效率極低且速度慢。 我知道必須有一種更好的方法來實現這一目標。 任何幫助將非常感激。 謝謝！

Answer 1

ave()可以提供無需其他程序包的解決方案：

with(dfExample, Cost / ave(Cost, Date, Package, Tactic, FUN=length))

Answer 2

使用dplyr ：

library(dplyr)
dfExample %>%
    group_by(Date, Package, Tactic) %>%
    mutate(Cost = Cost / n())

我不清楚您所說的“實例”是什么意思。 這（很明顯）按日期，打包和戰術分組，因此將這些列的每個唯一組合視為一個分組器。 如果您在“實例”的定義中未包含Tactic ，則可以將其刪除，僅按日期和數據包進行分組。