在求和之前多次分组 R 数据答案

【问题标题】：Grouping R data multiple times before summing在求和之前多次分组 R 数据
【发布时间】：2017-09-19 12:53:20
【问题描述】：

我正在尝试按多个变量对我的数据进行分组，然后提供一个汇总表来显示每个组内的值的总和。

我创建了以下数据作为示例。

Value <- c(21000,10000,50000,60000,2000, 4000, 5500, 10000, 35000, 40000)
Group <- c("A", "A", "B", "B", "C", "C", "A", "A", "B", "C")
Type <- c(1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1)
Matrix <- cbind(Value, Group, Type)

我想首先按“组”变量对上述数据进行分组，然后按“类型”变量对这些值进行求和，并获得类似于我在 Excel 上工作的附加示例的输出。如果我只想按一个变量分组，我通常会使用聚合函数，但不确定是否可以将其转换为多个变量？

除此之外，我还需要提供一个相同的表，但使用“计数”函数而不是“总和”计算值。

提前非常感谢！

【问题讨论】：

抱歉，现在应该附上 Excel 示例

标签： r grouping aggregate summary

【解决方案1】：

您可以向aggregate 提供多个分组：

df <- data.frame(Value, Group, Type)

> aggregate(df$Value, list(Type = df$Type, Group = df$Group), sum)
  Type Group     x
1    1     A 26500
2    2     A 20000
3    1     B 50000
4    2     B 95000
5    1     C 46000
> aggregate(df$Value, list(Type = df$Type, Group = df$Group), length)
  Type Group x
1    1     A 2
2    2     A 2
3    1     B 1
4    2     B 2
5    1     C 3

还有其他可能更容易使用的包，例如data.table:

>library(data.table)
>dt <- as.data.table(df)
>dt[, .(Count = length(Value), Sum = sum(Value)), 
   by = .(Type, Group)]

   Type Group Count   Sum
1:    1     A     2 26500
2:    2     A     2 20000
3:    1     B     1 50000
4:    2     B     2 95000
5:    1     C     3 46000

dplyr 是另一种选择，@waskuf 就是一个很好的例子。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用dplyr（注意“Matrix”需要是data.frame）：

library(dplyr)
Matrix <- data.frame(Value, Group, Type)

Matrix %>% group_by(Group, Type) %>% summarise(Sum = sum(Value),
                                               Count = n()) %>% ungroup()

【讨论】：