r - 将聚合对象绑定(bind)到原始数​​据框

Question

这个问题在这里已经有了答案:

Calculate group mean, sum, or other summary stats. and assign column to original data (4 个回答)

关闭 5年前。

我有一个用于聚合的 data.frame，它只需由 plyr 中的 ddply 完成。现在的目标是编写一个将聚合对象自动绑定(bind)到原始数​​据的函数。问题是，可以有多个聚合变量。

以下是一个只有一个聚合变量的例子:

这里是我的数据框:

  M O
1 1 6 
2 2 7 
3 2 4 
4 1 6 

然后使用 ddply 我得到“O”的聚合:

TEST <- ddply(.data = DF,
              .variables = c("M"),
              .fun = summarise,
              NEW = sum(O))

结果如下:

  M NEW
1 1  12
2 2  11

我现在想做的是编写一个函数，使我能够将变量“New”绑定(bind)到原始data.frame。

在循环中，它适用于:

for(i in 1:nrow(TEST)) {
  DF$New[DF$M == TEST$M[i]] <- TEST$NEW[i]
  } 

  M O New
1 1 6  12 
2 2 7  11 
3 2 4  11 
4 1 6  12 

现在我想把它转换成一个函数，即使有多个聚合变量，它也能提供等效的输出。

Answer 1

您可以在基础 R 中使用 ave 和 within 并添加多个列，如下所示。假设您的 data.frame 被称为“mydf”:

within(mydf, {
  P <- ave(O, M, FUN = sum)
  Q <- ave(O, M, FUN = mean)
})
#   M O   Q  P
# 1 1 6 6.0 12
# 2 2 7 5.5 11
# 3 2 4 5.5 11
# 4 1 6 6.0 12

当然，更好的是 data.table 包:

library(data.table)
DT <- data.table(mydf)
DT[, `:=`(SUM = sum(O), MEAN = mean(O)), by = "M"]
DT
   M O SUM MEAN
1: 1 6  12  6.0
2: 2 7  11  5.5
3: 2 4  11  5.5
4: 1 6  12  6.0