R中DF中的分组，透视，计数和求和答案

【问题标题】：Group by, pivot, count and sum in DF in RR中DF中的分组，透视，计数和求和
【发布时间】：2019-05-08 20:16:57
【问题描述】：

我有一个日期框架，其中包含 PARTIDA（日期）、Operação（4 级因子）和 TT（数字）字段。

我需要按 PARTIDA 列分组，将 Operation 列计数到每个级别的频率，然后对 TT 列求和。像这样：

我已经用 dplyr 尝试了一些东西，但我无法得到这个结果，谁能帮助我？

【问题讨论】：

你能不能把输入例子的dput贴出来而不是一张图片（难测）

标签： r dplyr

【解决方案1】：

这里有一个两步过程，可以得到你想要的：

library(dplyr)

df <- 
  tibble(
    partida = c("date1", "date2", "date3", "date1", "date2"),
    operacao = c("D", "J", "C", "D", "M"),
    tt = c(1, 2, 3, 4, 5)
  )

tt_sums <- 
  df %>% 
  group_by(partida) %>% 
  count(wt = tt)

operacao_counts <-
  df %>% 
  group_by(partida, operacao) %>% 
  count() %>% 
  ungroup() %>% 
  spread(operacao, n) %>% 
  mutate_if(is.numeric, replace_na, 0)

final_df <-
  operacao_counts %>% 
  left_join(tt_sums, by = "partida")

> final_df
# A tibble: 3 x 6
  partida     C     D     J     M     n
  <chr>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 date1       0     2     0     0     5
2 date2       0     0     1     1     7
3 date3       1     0     0     0     3

【讨论】：

【解决方案2】：

类似于@cardinal40 的回答，但我尝试尽可能限制添加到我的环境中的对象数量。任何一个答案都可以解决问题。

df %>% 
  group_by(partida) %>% 
  mutate(tt = sum(tt)) %>% 
  group_by(partida, operacao, tt) %>% 
  count() %>% 
  ungroup() %>% 
  spread(operacao, n) %>% 
  mutate_if(is.numeric, replace_na, 0)

【讨论】：