R:按列组聚合数据 - 使用每个观察值对列进行变异

Question

我遇到了一个初学者的问题:聚合一类数据的数据，创建一个新列，其中包含每次观察的每个类别数据的总和。

我想要以下数据:

PIN Balance
221 5000
221 2000
221 1000
554 4000
554 4500
643 6000
643 4000

看起来像:

PIN Balance Total
221 5000 8000
221 2000 8000
221 1000 8000
554 4000 8500
554 4500 8500
643 6000 10000
643 4000 10000

我尝试使用聚合:输出 <- 聚合(df$Balance ~ df$PIN, data = df, sum) 但无法将数据返回到我的原始数据集中，因为观察次数为关闭。

Answer 1

您可以使用dplyr来做您想做的事。我们首先 group_by PIN，然后使用 mutate 创建一个新列 Total，它是分组 的总和>余额:

library(dplyr)
res <- df %>% group_by(PIN) %>% mutate(Total=sum(Balance))

将您的数据用作数据框df:

df <- structure(list(PIN = c(221L, 221L, 221L, 554L, 554L, 643L, 643L
), Balance = c(5000L, 2000L, 1000L, 4000L, 4500L, 6000L, 4000L
)), .Names = c("PIN", "Balance"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-7L))
##  PIN Balance
##1 221    5000
##2 221    2000
##3 221    1000
##4 554    4000
##5 554    4500
##6 643    6000
##7 643    4000

我们得到了预期的结果:

print(res)
##Source: local data frame [7 x 3]
##Groups: PIN [3]
##
##    PIN Balance Total
##  <int>   <int> <int>
##1   221    5000  8000
##2   221    2000  8000
##3   221    1000  8000
##4   554    4000  8500
##5   554    4500  8500
##6   643    6000 10000
##7   643    4000 10000

或者我们可以使用data.table:

library(data.table)
setDT(df)[,Table:=sum(Balance),by=PIN][]
##    PIN Balance Total
##1:  221    5000  8000
##2:  221    2000  8000
##3:  221    1000  8000
##4:  554    4000  8500
##5:  554    4500  8500
##6:  643    6000 10000
##7:  643    4000 10000