如何总结与另一列的特定值相对应的列的组件？答案

【问题标题】：How do I sum up the components of a column that corresponds to the particular value of another column?如何总结与另一列的特定值相对应的列的组件？
【发布时间】：2021-06-16 18:06:24
【问题描述】：

如果我的写作看起来很麻烦，请看附图。 enter image description here 我想要通用代码，这样我就可以将它应用于一个非常大的文件。 2/3 行/列的公式的任何数字计算对我没有帮助。假设我有以下 CSV 表：

Class1  Count1
1        1
2        1
1        0
3        1
1        1
1        1
3        0
3        1
2        1

现在我想根据新列中的类值进行求和。假设我们得到两个名为 Class2 和 Count2 的新列，根据我的需要，Count2 的最顶部单元格（第一行）应该具有与“Class1”列中的“1”对应的“Count1”列中所有值的总和，Count2 的倒数第二个最上面的单元格（在第 2 行）应该具有与 Class1 中的“2”相对应的“Count1”列中所有值的总和，依此类推。运行代码后，我想要一个如下表：

Class1  Count1  Class1  Count2
1        1        1       3
2        1        2       2
1        0        3       2
3        1
1        1
1        1
3        0
3        1
2        1

我从事社会科学工作，所以这类工作对我来说非常艰巨。如果有人给我 R 代码来执行它，那将有很大帮助。提前致谢。

【问题讨论】：

你可以试试cbind(df1, rbind(as.matrix(aggregate(Count1~Class1, df1, sum)), matrix(NA, nrow(df1) - length(unique(df1$Class1)), ncol(df1)))) df1 是你的csv表

标签： r

【解决方案1】：

您可以使用来自dplyr 包的summarise：先按 Class1 分组，然后求和。

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(Class1) %>% 
  summarize(Count2 = sum(Count1))

输出：

  Class1 Count2
*  <dbl>  <dbl>
1      1      3
2      2      2
3      3      2

数据：

df <- structure(list(Class1 = c(1, 2, 1, 3, 1, 1, 3, 3, 2), Count1 = c(1, 
1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1)), row.names = c(NA, -9L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个基本的 R 解决方案。

y <- with(df1, table(Count1 * Class1))
y <- as.data.frame(y[names(y) != 0])

y
#  Var1 Freq
#1    1    3
#2    2    2
#3    3    2

如果需要，可以更改名称。

names(y) <- c("Class2", "Count2")

要合并输入数据和此结果，请使用merge，请参阅@G.Grothendieck, point 1。

merge(df1, y, by = 0, all = TRUE)[-1]
#  Class1 Count1 Class2 Count2
#1      1      1      1      3
#2      2      1      2      2
#3      1      0      3      2
#4      3      1   <NA>     NA
#5      1      1   <NA>     NA
#6      1      1   <NA>     NA
#7      3      0   <NA>     NA
#8      3      1   <NA>     NA
#9      2      1   <NA>     NA

数据

df1 <- read.table(text = "
Class1  Count1
1        1
2        1
1        0
3        1
1        1
1        1
3        0
3        1
2        1
", header = TRUE)

【讨论】：

【解决方案3】：

base R 中的rowsum 和 transform 选项

transform(df1, Class2 = `length<-`(unique(Class1), nrow(df1)),
     Count2 = `length<-`(rowsum(Count1, Class1)[,1], nrow(df1)))

-输出

   Class1 Count1 Class2 Count2
1      1      1      1      3
2      2      1      2      2
3      1      0      3      2
4      3      1     NA     NA
5      1      1     NA     NA
6      1      1     NA     NA
7      3      0     NA     NA
8      3      1     NA     NA
9      2      1     NA     NA

-输出

df1 <- structure(list(Class1 = c(1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 3L, 3L, 2L), 
    Count1 = c(1L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 1L)), 
    class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

【讨论】：