r - 如何通过唯一ID将R中列中的某些行添加在一起？

Question

我是新人，如果我的问题措辞不好，我很抱歉。

我在 r 中工作，我有一个名为 Rent 的表，可能如下所示:

Rent
       ID      Invoice    Payment      Paid Date
       lucy   7/1/2018     100        9/1/2018
       lucy   7/1/2018     150        10/1/2018
       lucy   8/1/2018     100        11/1/2018

所以我想做的是，由于 Lucy 在 7/1/2018 有两笔付款，我想将它们合并在一起，然后对付款求和，并使用最新的付款日期。

到目前为止我所拥有的是

#to create a row that has the sum of the sales prices 

    Rent[,sum_late:=sum( as.numeric(("Sales Price"))),
    by= c("Id","Invoice Date")]

#take the first of the unique IDs by the max paid date
    head (SD,1) by=c("ID", "Invoice Date", max("Paid Date") 

但是当我运行第一行时，所有 sum_late 列都是 N/A。我不确定我做错了什么。理想情况下，我想要一张像这样的 table 。

Rent
       ID      Invoice    Payment      Paid Date
       lucy   7/1/2018     250        10/1/2018
       lucy   8/1/2018     100        11/1/2018

抱歉，如果这是一个愚蠢的问题，我感谢任何帮助和反馈!谢谢大家的宝贵时间!

Answer 1

我们可以将 Paid_Date 更改为日期类、group_by ID 和 Invoice、sum Payment 并选择 max Paid_Date。

library(dplyr)
Rent %>%
  mutate_at(vars(Invoice, Paid_Date), as.Date, '%d/%m/%Y') %>%
  group_by(ID, Invoice) %>%
  summarise(Payment = sum(Payment), 
            Paid_Date = max(Paid_Date))

#  ID    Invoice    Payment Paid_Date 
#  <chr> <date>       <int> <date>    
#1 lucy  2018-01-07     250 2018-01-10
#2 lucy  2018-01-08     100 2018-01-11

或者，如果您更喜欢使用相同逻辑的data.table。

library(data.table)
setDT(Rent)[, c("Invoice", "Paid_Date") := .(as.IDate(Invoice, '%d/%m/%Y'), 
                                             as.IDate(Paid_Date, '%d/%m/%Y'))]
Rent[, .(Payment = sum(Payment), Paid_Date = max(Paid_Date)), .(ID, Invoice)]

数据

Rent <- structure(list(ID = c("lucy", "lucy", "lucy"), Invoice = c("7/1/2018", 
"7/1/2018", "8/1/2018"), Payment = c(100L, 150L, 100L), Paid_Date = c("9/1/2018", 
"10/1/2018", "11/1/2018")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))