R条件总结[重复]答案

【问题标题】：R Conditional Summarizing [duplicate]R条件总结[重复]
【发布时间】：2017-07-16 10:33:10
【问题描述】：

我有一个公司栏，一个销售栏，另一个国家栏。我需要分别汇总每个国家/地区的所有销售额，以便每个公司（名称）都有一个栏作为总数在国内的销售。所有国家/地区的销售额均以相同的货币表示。

我尝试了几种方法，但都不起作用：

df$total_country_sales = if(df$country[row] == df$country) { sum(df$sales)} 
This sums all valuations, not only the ones that I need.


Name  Sales  Country   I would like to have a new column Total Country Sales 
abc   122    US                                                5022
abc   100    Canada
aad   4900   US

我需要将值放在同一个数据框中，但在一个新列中。

由于它是一个大数据集，我无法制作一个函数来这样做，而是需要将其直接保存为变量。（还是我理解错了，制作函数并不是解决此类问题的最佳方法？）

我是 R 和一般编程的新手，所以我可能以不正确的方式解决这个问题。

抱歉，这可能是一个愚蠢的问题。

谢谢！

【问题讨论】：

请参阅此处stackoverflow.com/questions/5963269/…，获取有关如何制作可重现示例的指南。如果您可以分享您的一些代码和数据（使用 dput），这将对回答您的问题有很大帮助。

标签： r plyr sumifs dplyr

【解决方案1】：

如果我正确理解您的问题，这可以解决您的问题：

df = data.frame(sales=c(1,3,2,4,5),region=c("A","A","B","B","B"))

library(dplyr)
totals = df %>% group_by(region) %>% summarize(total = sum(sales))
df = left_join(df,totals)

它将组总计添加为单独的列，如下所示：

  sales region total
1     1      A     4
2     3      A     4
3     2      B    11
4     4      B    11
5     5      B    11

希望这会有所帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用base R 来做到这一点

df$total_country_sales <- with(df, ave(sales, country, FUN = sum))

【讨论】：

【解决方案3】：

可以使用dplyr的mutate()来实现

df = data.frame(sales=c(1,3,2,4,5),country=c("A","A","B","B","B"))
df
#   sales country
# 1     1       A
# 2     3       A
# 3     2       B
# 4     4       B
# 5     5       B

df %>% group_by(country) %>% mutate(total_sales = sum(sales))
# Source: local data frame [5 x 3]
# Groups: country [2]
# 
# # A tibble: 5 x 3
#   sales country total_sales
#   <dbl>  <fctr>       <dbl>
# 1     1       A           4
# 2     3       A           4
# 3     2       B          11
# 4     4       B          11
# 5     5       B          11

使用data.table

library(data.table)
setDT(df)[, total_sales := sum(sales), by = country]
df
#    sales country total_sales  
# 1:     1       A           4
# 2:     3       A           4
# 3:     2       B          11
# 4:     4       B          11
# 5:     5       B          11

【讨论】：