按缺失值的两列聚合答案

【问题标题】：aggregate by two columns with missing values按缺失值的两列聚合
【发布时间】：2021-12-12 01:44:24
【问题描述】：

我需要按两个分类列聚合（分组）数据框，但一列有一些缺失值（按设计）。但是，聚合函数会删除具有缺失值的行。还有其他方法可以保留两个分类列的所有组合吗？

这是一个可重现的例子：

汇总二氧化碳数据：

aggregate(. ~Plant+Type, data=CO2, sum, na.rm=TRUE)

添加缺少“类型”的行：

new = data.frame(Plant="Test",Type = "",Treatment=7, conc = 200, uptake = 200,stringsAsFactors = FALSE)
CO2 = rbind(CO2,new)

聚合新数据不会改变输出：

aggregate(. ~Plant+Type, data=CO2, sum, na.rm=TRUE)

我期望得到的是带有植物“测试”的新行：

   Plant        Type Treatment conc uptake
1    Qn1      Quebec         7 2950  216.6
2    Qn2      Quebec         7 3045  246.1
3    Qn3      Quebec         7 3045  263.3
4    Qc1      Quebec        14 3045  209.8
5    Qc3      Quebec        14 3045  228.1
6    Qc2      Quebec        14 3045  228.9
7    Mn3 Mississippi         7 3045  168.8
8    Mn2 Mississippi         7 3045  191.4
9    Mn1 Mississippi         7 3045  184.8
10   Mc2 Mississippi        14 3045   85.0
11   Mc3 Mississippi        14 3045  121.1
12   Mc1 Mississippi        14 3045  126.0
13   Test                    7  200  200

【问题讨论】：

标签： r aggregation

【解决方案1】：

基于https://stackoverflow.com/a/8212864的回答

一种方法是使用 plyr 库中的 ddply：

library(plyr)
groupColumns = c("Plant","Type")
dataColumns = c("conc","uptake")

res = ddply(CO2, groupColumns, function(x) colSums(x[dataColumns]))
res

   Plant        Type conc uptake
1    Qn1      Quebec 3045  232.6
2    Qn2      Quebec 3045  246.1
3    Qn3      Quebec 3045  263.3
4    Qc1      Quebec 3045  209.8
5    Qc3      Quebec 3045  228.1
6    Qc2      Quebec 3045  228.9
7    Mn3 Mississippi 3045  168.8
8    Mn2 Mississippi 3045  191.4
9    Mn1 Mississippi 3045  184.8
10   Mc2 Mississippi 3045   85.0
11   Mc3 Mississippi 3045  121.1
12   Mc1 Mississippi 3045  126.0

new = data.frame(Plant="Test",Type = "",Treatment=7, conc = 200, uptake = 200,stringsAsFactors = FALSE)
CO2 = rbind(CO2,new)
res = ddply(CO2, groupColumns, function(x) colSums(x[dataColumns]))
res
   Plant        Type conc uptake
1    Qn1      Quebec 3045  232.6
2    Qn2      Quebec 3045  246.1
3    Qn3      Quebec 3045  263.3
4    Qc1      Quebec 3045  209.8
5    Qc3      Quebec 3045  228.1
6    Qc2      Quebec 3045  228.9
7    Mn3 Mississippi 3045  168.8
8    Mn2 Mississippi 3045  191.4
9    Mn1 Mississippi 3045  184.8
10   Mc2 Mississippi 3045   85.0
11   Mc3 Mississippi 3045  121.1
12   Mc1 Mississippi 3045  126.0
13  Test              200  200.0

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