在多个向量/列表上对数据框进行子集化，并为 R 中的每个子集组合应用一个函数 [重复]

Question

我有一个数据框 (df)，其中包含多个列，例如项目、公司、地区、日期、价格。我想应用一些函数或转换，例如使用下面 3 个向量的组合/分组将价格的平均值添加到每个子集的价格列，以便在应用函数之前对我的数据框进行子集化。这三个向量包含数据框中不同的项目、公司和区域，并且也有不同的长度，即比公司或区域有更多不同的项目。

数据框示例：

Date | Region | Company | Item | Price
---------------------------------------
7/16 | NW     | ABC     | Phone| 200
8/16 | NW     | ABC     | Phone| 200
8/16 | SW     | DEF     | Food | 100
8/16 | SW     | DEF     | Food | 50
9/16 | NW     | ABC     | Tools| 100
9/16 | NW     | DEF     | Tools| 50

以下 3 个向量：

item <- unique(df$item) # 3 different items
company <- unique(df$company) # 2 different companies
region <- unique(df$region) # 2 regions

我正在考虑运行一个嵌套的 for 循环并在循环中应用一个函数。这似乎真的很低效，最重要的是我不确定我是否做得正确。

我想象的 for 循环会是这样的......

for (i in seq_along(item))
{
  for (j in seq_along(company))
  {
    for (k in seq_along(region))
    {
      x <- df[df$item==i & df$company==j & df$region==k,]
      x$Price <- x$Price + mean(x$Price)
      return(x)
    }
  }
}

我正在寻找的输出是这样的，因为每个分组并将该组的平均价格添加到 df 的价格列中：

Date | Region | Company | Item | Price
---------------------------------------
7/16 | NW     | ABC     | Phone| 400
8/16 | NW     | ABC     | Phone| 400
8/16 | SW     | DEF     | Food | 175
8/16 | SW     | DEF     | Food | 125
9/16 | NW     | ABC     | Tools| 200
9/16 | NW     | DEF     | Tools| 100

有没有更好的方法来做到这一点？更好的 for 循环还是一些 sapply 或 lapply 方法？我不确定如何处理这个问题，因为 3 个向量的长度不同。

Answer 1

group_by 和 mutate 可以解决问题！

library(dplyr)

data <- data_frame(
  Date = c("7/16","8/16","8/16","8/16","9/16","9/16"),
  Region = c("NW", "NW", "SW", "SW", "NW", "NW"),
  Company = c("ABC", "ABC", "DEF", "DEF", "ABC", "DEF"),
  Item = c("Phone", "Phone", "Food", "Food", "Tools", "Tools"),
  Price = c(200, 200, 100, 50, 100, 50)
  )

data %>% 
  group_by(Region, Company, Item) %>% 
  mutate(Price = Price + mean(Price))

输出如下：

Source: local data frame [6 x 5]
Groups: Region, Company, Item [4]
   Date Region Company  Item Price
  <chr>  <chr>   <chr> <chr> <dbl>
1  7/16     NW     ABC Phone   400
2  8/16     NW     ABC Phone   400
3  8/16     SW     DEF  Food   175
4  8/16     SW     DEF  Food   125
5  9/16     NW     ABC Tools   200
6  9/16     NW     DEF Tools   100