按 ID 和日期合并行

Question

我是 R 的新手，我一直在寻找如何解决以下问题。

我有一个看起来像这样的 df：

id------------日期 ------------OB1------ OB2----- OB3
1 ----- 2017-01-01 --------- 1 --------- 0--------- 0
2 ----- 2006-01-05 --------- 1 --------- 0--------- 0
2 ----- 2007-04-19 --------- 0 --------- 1--------- 0
3 -------- 2015-02-23 --------- 0 --------- 0--------- 1
3 ----- 2015-02-23 --------- 1 --------- 0--------- 0

这里显示了我必须实现的目标：

id------------日期 ------------OB1------ OB2----- OB3
1 ----- 2017-01-01 --------- 1 --------- 0--------- 0
2 ----- 2006-01-05 --------- 1 --------- 0--------- 0
2 ----- 2007-04-19 --------- 0 --------- 1--------- 0
3 ------- 2015-02-23 --------- 1 --------- 0--- ------ 1

这是按 id 和日期组合行。

如果 OB3 在同一日期的值为“1”，而 OB1 的值为“1”，则在同一日期（对于相同的 ID），结果必须为 OB1 的值“1”，“OB3”的值为“1” ' 和一个日期

我一直在尝试应用这里解释的一些解决方案： Merge rows having same values in multiple columns

但是没用

编辑：OB1、OB2、OBS3 是布尔值 感谢您的帮助！

编辑 2：聚合（。~ ID + Date, df, any) 有效！

---

样本数据

输入数据

structure(list(ID = c(-1L, 1L, 1L), Date = c("2008-01-15", "2011-01-21", "2011-01-21"), `OBS1` = c(0, 0, 0), `OBS2` = c(0, 0, 0), `OBS3` = c(0, 0, 0), `OBS4` = c(0, 0, 0), `OBS5` = c(0, 0, 0), `OBS6` = c(0, 1, 0)), .Names = c("ID", "Date", "OBS1", "OBS2", "OBS3", "OBS4", "OBS5", "OBS6"), row.names = c(NA, 3L), class = "data.frame")

输出数据

structure(list(ID = c(-1L, 1L), Date = c("2008-01-15", "2011-01-21"), `OBS1` = c(FALSE, FALSE), `OBS2` = c(FALSE, FALSE), `OBS3` = c(FALSE, FALSE), `OBS4` = c(FALSE, FALSE), `OBS5` = c(FALSE, FALSE), `OBS6` = c(FALSE, TRUE)), .Names = c("ID", "Date", "OBS1", "OBS2", "OBS3", "OBS4", "OBS5", "OBS6"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame")

Answer 1

已经使用 base R 的 aggregate() 函数回答了这个问题。

但是，将问题中打印的示例数据集转换为可重现的示例（在OP 编辑​​问题以包含dput() 的结果之前），我感到面临挑战。

此外，OP 提到他有一个 “非常大的 df”，这可能值得尝试 data.table 方法。

将示例数据转换为数据框

library(magrittr)
library(data.table)
df <- readr::read_file(
"id------------Date ------------OB1------ OB2----- OB3
1 ------- 2017-01-01 --------- 1 --------- 0--------- 0
2 ------- 2006-01-05 --------- 1 --------- 0--------- 0
2 ------- 2007-04-19 --------- 0 --------- 1--------- 0
3 ------- 2015-02-23 --------- 0 --------- 0--------- 1
3 ------- 2015-02-23 --------- 1 --------- 0--------- 0"
) %>% stringr::str_replace_all("[-]{2,}", " ") %>% 
  fread()
df

   id       Date   OB1   OB2   OB3
1:  1 2017-01-01  TRUE FALSE FALSE
2:  2 2006-01-05  TRUE FALSE FALSE
3:  2 2007-04-19 FALSE  TRUE FALSE
4:  3 2015-02-23 FALSE FALSE  TRUE
5:  3 2015-02-23  TRUE FALSE FALSE

请注意，fread() 已自动识别布尔列。

聚合

library(data.table)
setDT(df)[, lapply(.SD, any), by = .(id, Date)]

   id       Date   OB1   OB2   OB3
1:  1 2017-01-01  TRUE FALSE FALSE
2:  2 2006-01-05  TRUE FALSE FALSE
3:  2 2007-04-19 FALSE  TRUE FALSE
4:  3 2015-02-23  TRUE FALSE  TRUE

如果 OP 需要整数值 0 和 1 而不是逻辑值，则可以一次性创建这些值：

setDT(df)[, lapply(.SD, function(x) as.integer(any(x))), by = .(id, Date)]

   id       Date OB1 OB2 OB3
1:  1 2017-01-01   1   0   0
2:  2 2006-01-05   1   0   0
3:  2 2007-04-19   0   1   0
4:  3 2015-02-23   1   0   1