如何根据其他两列的键对一列求和

Question

我有一个包含三列的 data.frame：

To     Amount   Type
Smith  $1       A
John   $5       B
Jeff   $8       A
Smith  $4       C
...    ...      ...

而且我需要将它转换成一个数据框，表明每个人每种类型收到了多少钱。

Name  TotalAmtOfTypeA  TotalAmtOfTypeB  TotalAmtOfTypeC ...
Smith $1               $0               $4
John  $0               $5               $0
Jeff  $8               $0               $0
...

原始 data.frame 的长度刚刚超过 300 万行，因此解决方案越高效或并行化越好。解决方案是否涉及aggregate？或者我应该看看plyr？任何指导将不胜感激！

Answer 1

这里有两个选项：

library(tidyr)
spread(df, Type, Amount)
#     To ordered.A ordered.B ordered.C
#1  Jeff        $8      <NA>      <NA>
#2  John      <NA>        $5      <NA>
#3 Smith        $1      <NA>        $4

或者

library(reshape2)
dcast(df, To ~ Type, value.var = "Amount")
#     To    A    B    C
#1  Jeff   $8 <NA> <NA>
#2  John <NA>   $5 <NA>
#3 Smith   $1 <NA>   $4

或者，如果您将列类从因子更改为字符，您可以这样做：

df$Amount <- as.character(df$Amount)
dcast(df, To ~ Type, value.var = "Amount", fill = "$0")
#     To  A  B  C
#1  Jeff $8 $0 $0
#2  John $0 $5 $0
#3 Smith $1 $0 $4

同样

spread(df, Type, Amount, fill = "$0")
#     To  A  B  C
#1  Jeff $8 $0 $0
#2  John $0 $5 $0
#3 Smith $1 $0 $4

注意：如果您将“金额”列为因素并尝试使用fill = "$0"，您将收到如下错误消息：

警告消息：在 [<-.factor(*tmp*, is.na(ordered), value = 0) 中： 无效因子水平，NA生成

---

如果您想去掉“金额”列中的那些“$”，以便实际使用这些数字进行进一步处理，您可以在 dplyr / tidyr 链中执行以下操作：

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
  mutate(Amount = as.numeric(gsub("\\$", "", Amount))) %>%
  spread(Type, Amount, fill = 0)

#     To A B C
#1  Jeff 8 0 0
#2  John 0 5 0
#3 Smith 1 0 4

Answer 2

这是一个data.table 解决方案，它应该会运行得相当快：

数据

library(data.table)
n <- 1e6
dat <- data.table(Name = LETTERS[sample(26, n, TRUE)],
                  Amount = rpois(n, 100),
                  Type = letters[sample(26, n, TRUE)])

代码

setkey(dat, Name, Type)
dat.agg <- dat[, .(Sum = sum(Amount)), by =.(Name, Type)]
dat.agg[, as.list(setattr(Sum, 'names', Type)), by = .(Name)]

说明

第一个 [.data.table 聚合 data.table 以获得所有 Name/Type 组合的总和。第二个[.data.table 以您想要的方式格式化data.table。 setattr 用于有一个很好的输出（根据Type 的级别对列进行调整。