基于R中的另一列对列的所有组合求和答案

【问题标题】：Summing all combinations of a column based on another column in R基于R中的另一列对列的所有组合求和
【发布时间】：2020-10-21 10:31:53
【问题描述】：

我在 R 中有以下示例数据框：

Var1 = c("Shirt1", "Shirt2", "Shirt3", "Shirt4", "Pants1", "Pants2", "Pants3", "Jacket1", "Jacket2", "Jacket3")
Var2 = c(1,4,3,4,6,5,2,3,6,2)
Bin = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C", "C")
MyData = data.frame(Var1, Var2, Bin)

看起来像这样：

    Var1     Var2 Bin
1   Shirt1   1    A
2   Shirt2   4    A
3   Shirt3   3    A
4   Shirt4   4    A
5   Pants1   6    B
6   Pants2   5    B
7   Pants3   2    B
8  Jacket1   3    C
9  Jacket2   6    C
10 Jacket3   2    C

所以有 3 个 bin，每个 bin 中有可变数量的 Var1 条目。请注意，此数据框中还有更多行（和箱），但在这里进行了简化。组合由来自每个 bin 的 Var1 的一个条目组成。我想在所有 bin 中找到 Var1 的所有可能组合，然后为组合求和 Var2。输出看起来像这样：

Bin A   Bin B   Bin C     Sum
Shirt1  Pants1  Jacket1   10
Shirt2  Pants1  Jacket1   13
Shirt2  Pants2  Jacket1   12
Shirt3  Pants1  Jacket2   15
Etc.

虽然我看到了一些类似的线程，但这个问题似乎足够独特，至少基于我对 R 的熟练程度。

非常感谢任何建议，谢谢！

【问题讨论】：

标签： r dataframe combinations

【解决方案1】：

我们可以创建一个包含所有可能组合的数据框

temp <- do.call(expand.grid, split(MyData$Var1, MyData$Bin))
temp 
#        A      B       C
#1  Shirt1 Pants1 Jacket1
#2  Shirt2 Pants1 Jacket1
#3  Shirt3 Pants1 Jacket1
#4  Shirt4 Pants1 Jacket1
#5  Shirt1 Pants2 Jacket1
#6  Shirt2 Pants2 Jacket1
#....

然后为每一行子集相关数据和sumVar2 值。

temp$Sum <- apply(temp, 1, function(x) sum(MyData$Var2[MyData$Var1 %in% x]))
temp
#        A      B       C Sum
#1  Shirt1 Pants1 Jacket1  10
#2  Shirt2 Pants1 Jacket1  13
#3  Shirt3 Pants1 Jacket1  12
#4  Shirt4 Pants1 Jacket1  13
#5  Shirt1 Pants2 Jacket1   9
#6  Shirt2 Pants2 Jacket1  12
#....

【讨论】：

非常感谢，非常有帮助。一个后续问题，有没有办法做同样的事情但不包括垃圾箱？比如只有 Shirt1 和 Pants1、Pants2 和 Jacket1 等两个 bin 的组合？在上面的示例中，它基本上会为每个可能的两个 bin 组合和三个 bin 组合创建输出。
@jport 您可以先对要保留的 bin 进行数据子集化。 MyData <- subset(MyData, Bin %in% c('A', 'B')) 然后用上面的？

【解决方案2】：

您可以按如下方式使用rowsum：

a <- expand.grid(split(MyData$Var1, MyData$Bin))

cbind(a, Sum = rowsum(MyData$Var2[unlist(a)], c(row(a))))

        A      B       C Sum
1  Shirt1 Pants1 Jacket1  10
2  Shirt2 Pants1 Jacket1  13
3  Shirt3 Pants1 Jacket1  12
4  Shirt4 Pants1 Jacket1  13
5  Shirt1 Pants2 Jacket1   9
....

【讨论】：