R 使用条件分组并使用 data.table 对其他列求和

Question

我想根据分组条件对除一个特定列之外的所有列求和。

例如：

Col1    Col2   Condition   Name    P1    P2    P3    P4 
1990    1      0           APPLE   10    20    20    30   
1990    1      1           BAN     30    40    50    50   
1990    1      1           CAR     40    40    30    40   
1990    2      0           DOG     100   20    30    40   
1990    2      1           APPLE   10    20    20    30   
1990    2      1           APPLE   50    20    20    30   

我想 SUM P2, P3, P4 然后 APPEND P1 Condition 等于 "0" by @987654328 @ 和Col2。

所以结果会是：

Col1    Col2   Condition     P1    P2     P3    P4 
1990    1      0             10    100    100   120     
1990    2      0             100   60     70    100   

我知道如何添加data.table，但对此一无所知。

DT[, .(lapply(.SD, sum, na.rm=TRUE), by=.(Col1, Col2), .SDcols=c("P2", "P3", "P4")] 

似乎DT[, setdiff(names(DT), c("P2", "P3", "P4")), with = FALSE] 是一个关键，但仍然不知道。

Answer 1

我们可以按 'Col1'、'Col2' 和 summarise_at 分组 starts_with 'P' 的列（根据 OP 的要求更改为列范围）以获得 sum 的值，其中 'Condition ' 为 0，然后创建一个 0 的 'Condition' 列

library(dplyr)
df1 %>% 
  group_by(Col1, Col2) %>%
  group_by(P1 = sum(P1[Condition == 0]), add = TRUE) %>% 
  summarise_at(vars(P2:P4), sum) %>%
  mutate(Condition = 0) %>%
  ungroup 
# A tibble: 2 x 7
#   Col1  Col2    P1    P2    P3    P4 Condition
#  <int> <int> <int> <int> <int> <int>     <dbl>
#1  1990     1    10   100   100   120         0
#2  1990     2   100    60    70   100         0

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或使用data.table

library(data.table)
setDT(df1)[,  P1 := sum(P1[Condition == 0]), .(Col1, Col2)][, 
     lapply(.SD, sum) , .(Col1, Col2, P1), .SDcols = P2:P4]