r - 如何计算聚合数据并创建不同的计数器？

Question

我有一个包含不同列的数据框 df。

df = data.frame(c("2012","2012","2012","2013"),
                c("AAA","BBB","AAA","AAA"),
                c("X","Not-serviced","X","Y"))
colnames(df) = c("year","type","service_type")

我需要获取以下数据帧df2:

year    type    num_serviced   num_notserviced   num_total
2012    AAA     2              0                 2
...

因此，我需要按type 和year 对数据进行分组，然后计算Not-serviced 和所有其他项的频率，例如X、Y 等(假定为已服务)。

这是我计算总计的代码:

temp = aggregate(df,
                 list(type = dat_human_errors$type,
                      year = dat_human_errors$year),
                 FUN = function(x){NROW(x)})

但是如何创建num_serviced 和num_notserviced 呢？应该有一些 IF-THEN 规则，例如 if type=="Not-serviced"num_notserviced++ else num_serviced++。

Answer 1

我们可以尝试使用data.table。将'data.frame'转换为'data.table'(setDT(df))，按'year'，'type'分组，得到逻辑向量的sum , 最后求和。

library(data.table)
setDT(df)[, .(num_serviced = sum(service_type != "Not-serviced"), 
      num_notserviced = sum(service_type =="Not_serviced")), 
     .(year, type)][, Total := num_serviced + num_notserviced][]