R：按列組匯總數據-使用每個觀察值對列進行變異

Question

我遇到一個初學者的問題，即匯總一個類別的數據的數據，創建一個新列，其中包含每個遵守情況下每個類別的數據的總和。

我想要以下數據：

PIN Balance
221 5000
221 2000
221 1000
554 4000
554 4500
643 6000
643 4000

看起來像：

PIN Balance Total
221 5000 8000
221 2000 8000
221 1000 8000
554 4000 8500
554 4500 8500
643 6000 10000
643 4000 10000

我試過使用聚合：輸出<-聚合（df $ Balance〜df $ PIN，數據= df，總和），但是由於關閉的次數太少，因此無法將數據返回到我的原始數據集中。

Answer 1

您可以使用dplyr執行您想要的操作。 我們首先group_by PIN ，然后創建一個新列Total使用mutate是分組的總和Balance ：

library(dplyr)
res <- df %>% group_by(PIN) %>% mutate(Total=sum(Balance))

將數據用作數據框df ：

df <- structure(list(PIN = c(221L, 221L, 221L, 554L, 554L, 643L, 643L
), Balance = c(5000L, 2000L, 1000L, 4000L, 4500L, 6000L, 4000L
)), .Names = c("PIN", "Balance"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-7L))
##  PIN Balance
##1 221    5000
##2 221    2000
##3 221    1000
##4 554    4000
##5 554    4500
##6 643    6000
##7 643    4000

我們得到了預期的結果：

print(res)
##Source: local data frame [7 x 3]
##Groups: PIN [3]
##
##    PIN Balance Total
##  <int>   <int> <int>
##1   221    5000  8000
##2   221    2000  8000
##3   221    1000  8000
##4   554    4000  8500
##5   554    4500  8500
##6   643    6000 10000
##7   643    4000 10000

或者我們可以使用data.table ：

library(data.table)
setDT(df)[,Table:=sum(Balance),by=PIN][]
##    PIN Balance Total
##1:  221    5000  8000
##2:  221    2000  8000
##3:  221    1000  8000
##4:  554    4000  8500
##5:  554    4500  8500
##6:  643    6000 10000
##7:  643    4000 10000

Answer 2

考慮使用sapply()條件和方法的基本R解決方案：

df <- read.table(text="PIN Balance
                 221 5000
                 221 2000
                 221 1000
                 554 4000
                 554 4500
                 643 6000
                 643 4000", header=TRUE)    

df$Total <- sapply(seq(nrow(df)), function(i){
  sum(df[df$PIN == df$PIN[i], c("Balance")])
}) 

#   PIN Balance Total
# 1 221    5000  8000
# 2 221    2000  8000
# 3 221    1000  8000
# 4 554    4000  8500
# 5 554    4500  8500
# 6 643    6000 10000
# 7 643    4000 10000