R：数据帧操作（group_by/aggregate）[重复]答案

【问题标题】：R: Dataframe Manipulation (group_by/aggregate) [duplicate]R：数据帧操作（group_by/aggregate）[重复]
【发布时间】：2021-10-01 13:39:45
【问题描述】：

我有如下数据框，如下图

Code	Type	Fee
AA	JSON	10
AA	R	20
AA	R	10
DD	PYTHON	30
DD	JSON	15
ZZ	R	50
ZZ	PYTHON	60
ZZ	PYTHON	10

code = c(rep("AA",3), rep("DD",2), rep("ZZ",3))
Type = c("JSON", "R", "R", "PYTHON", "JSON", "R", "PYTHON", "PYTHON")
Fee = c(10,20,10,30,15,50,60,10)
Price = as.data.frame(cbind(code, Type, Fee)); Price$Fee = as.integer(as.character(Price$Fee))

我想将数据框更改为如下所示的数据框，并相应地汇总费用

	JSON	R	PYTHON
AA	10	30	0
DD	15	0	30
ZZ	0	50	70

提前致谢！

【问题讨论】：

如果你使用Price = data.frame(code, Type, Fee)来构造数据框，你就不需要Price$Fee = as.integer(as.character(Price$Fee))
仅供参考，除了删除问题的内容之外，还有一些机制可以解决已经提出问题的问题，这就是我回滚您的编辑的原因

标签： r dataframe group-by aggregate data-manipulation

【解决方案1】：

我们把data.frame从长变成宽，id_cols是code（因为它在行中），列名取自Type列，最后取值取自@ 987654323@.

由于存在重复，我们需要一种方法来求和值（例如 ZZ python 出现两次），我们使用sum 函数。

最后，我们删除NAs 并将它们替换为0。

 library(tidyvesre) 

> new_dat <- Price %>% pivot_wider(id_cols = code, names_from = Type, 
                                   values_from = Fee, values_fn = sum, values_fill = 0)

# A tibble: 3 x 4
  code   JSON     R PYTHON
  <chr> <int> <int>  <int>
1 AA       10    30      0
2 DD       15     0     30
3 ZZ        0    50     70

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以从tidyr 使用pivot_wider -

tidyr::pivot_wider(Price, names_from = Type, values_from = Fee, 
                   values_fn = sum, values_fill = 0)

#  code   JSON     R PYTHON
#  <chr> <int> <int>  <int>
#1 AA       10    30      0
#2 DD       15     0     30
#3 ZZ        0    50     70

还有data.table dcast -

library(data.table)

dcast(setDT(Price), Type ~ code, value.var = 'Fee', fun.aggregate = sum)

【讨论】：