如何根据其他条件聚合数据[重复]答案

【问题标题】：How to aggregating data conditional on other criteria [duplicate]如何根据其他条件聚合数据[重复]
【发布时间】：2019-06-17 05:45:15
【问题描述】：

我有一个名为 sales 的数据框。

我想按通用标识符 ID 汇总每个月的销售额。

我发现困难的是如何在有返回值的情况下执行此操作。

例如，当我对 ID 2 的 sales_Feb1980 求和时，应该只包括有回报的观察结果，而应该忽略没有回报的观察结果？

数据是什么样子的。我还有更多的行和列。

   id    name  Returns_jan1980 Returns_feb1980 Sales_Jan1980 Sales_Feb1980   
  2b    LA         4.7%            5.6%             100              100
  2b    LA         5.7%                             250              100
  2b    LA         6.3%            5.8%             50               100
  5a    NY                         5.6%             30               200
  5a    NY         5.7%            3.6%             50               100

正确的输出

  id   name Sales_Jan1980 Sales_Jan19080   
  2       LA     400          200        
  5       NY     50           300

感谢任何帮助。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

使用基数 R，我们可以首先找出 "Returns" 和 "Sales" 列，假设它们的顺序正确，我们可以在它们对应的 "Sales" 列中将空的 "Return" 列变为 0，然后使用 @987654325 @ 分组id 和Name 并采取sum。

return_cols <- grep("^Returns", names(df))
sales_cols <- grep("^Sales", names(df))    

df[sales_cols][df[return_cols] == ""] <- 0
aggregate(cbind(Sales_Jan1980, Sales_Feb1980)~id + name, df, sum)

#  id name Sales_Jan1980 Sales_Feb1980
#1 2b   LA           400           200
#2 5a   NY            50           300

【讨论】：

【解决方案2】：

dplyr 和 tidyr 的一种可能性可能是：

df %>%
 rowid_to_column() %>%
 gather(var, val, -c(id, rowid, name)) %>%
 arrange(rowid, sub(".*_", "", var)) %>%
 group_by(rowid) %>%
 mutate(val = ifelse(is.na(lag(val, default = first(val))), NA, val)) %>%
 ungroup() %>%
 spread(var, val) %>%
 group_by(id, name) %>%
 summarise_at(vars(starts_with("Sales")), sum, na.rm = TRUE)

  id    name  Sales_Feb1980 Sales_Jan1980
  <chr> <chr>         <dbl>         <dbl>
1 2b    LA              200           400
2 5a    NY              300            50

它根据Returns 列中的值将Sales 列中的值设置为NA，然后执行求和。

【讨论】：