R聚合数据框答案

【问题标题】：R aggregating data frameR聚合数据框
【发布时间】：2016-01-13 04:40:27
【问题描述】：

如果我们的婚姻数据框是这样的

   Month  Year marriage_counts
1    Jan  2011              50
2    Jan  2011              30
3    Jan  2011              20
4    Feb  2011              80
5    Feb  2011              10

我们的业务数据如下所示

  Month Year
1   Jan 2011
2   Jan 2011
3   Jan 2011
4   Feb 2011
5   Feb 2011

这应该返回一个看起来像这样的数据框

 Month Year marriage_count
1  Jan 2011            100
2  Feb 2011             90

但我被困在这里..有人可以帮助我吗？

【问题讨论】：

检查merge()函数
还有dplyr::group_by()
很抱歉，您能澄清一下吗？
输入?merge寻求帮助
这不只是aggregate(marriage_counts ~ Month + Year, marriage, sum) 还是我在这里遗漏了什么？

标签： r aggregate

【解决方案1】：

在基础 R 中：

agg <- aggregate(marriage_counts ~ Month + Year, marriage, sum)

通过 Dplyr：

library(dplyr)
df_marriage %>% group_by(Month, Year) %>% 
  summarise(marriage_count = sum(marriage_counts))

通过 Data.table：

data.table::setDT(marriage)[, .(marriage_count = sum(marriage_counts)) , by = .(Month, Year)]

【讨论】：

【解决方案2】：

使用{purrr} 的另一种选择。 slice_rows() 相当于 dplyr 的 group_by()。

library(purrr)
df_marriage <- data.frame(Month           = c("Jan", "Jan", "Jan", "May", "May"), 
                          Year            = 2011,
                          marriage_counts = c(50, 30, 20, 80, 10))

df_marriage %>% slice_rows(c("Month", "Year")) %>% by_slice(map, sum)

【讨论】：