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我有这个结构的以下数据表:
+-------------------+
| id | key | value |
+-----+-----+-------+
| 1 | A | 1000 |
| 1 | A | 2000 |
| 1 | B | 2001 |
| 1 | A | 2002 |
| 1 | A | 2004 |
| 2 | B | 2002 |
| 2 | C | 2002 |
+-------------------+
+-------------------+
| id | key | value |
+-----+-----+-------+
| 1 | A | 3000 |
| 1 | B | 2001 |
| 1 | A | 4006 |
| 2 | B | 2002 |
| 2 | C | 2002 |
+-------------------+
最佳答案
我们可以使用 rleid
来自 data.table
.
我们将“data.frame”转换为“data.table”。从“key”列创建另一个分组列“ind”。按 'id' 和 'ind' 分组,我们得到 sum
'value' 并获取 'key' 的第一个元素。我们可以将 'ind' 分配给 NULL,因为在预期的输出中不需要它。
library(data.table)
setDT(df1)[,list(value = sum(value), key=key[1L]),
by = .(ind=rleid(key), id)][, ind:=NULL][]
# id value key
#1: 1 3000 A
#2: 1 2001 B
#3: 1 4006 A
#4: 2 2002 B
#5: 2 2002 C
rleid
中使用多列,将其作为分组变量,获取其他变量的第一个元素和
sum
'value',将不需要的列分配给
NULL
避免复制。
setDT(df1)[, list(id=id[1L], key=key[1L], value=sum(value)) ,
by = .(r=rleid(id, key))][, r:= NULL][]
# id key value
#1: 1 A 3000
#2: 1 B 2001
#3: 1 A 4006
#4: 2 B 2002
#5: 2 C 2002
dplyr
.我们通过比较'key'的相邻元素来创建分组变量'ind',并得到
sum
'value' 和
first
'key' 的元素与
summarise
.
library(dplyr)
df1 %>%
group_by(ind= cumsum(key!=lag(key, default=TRUE)), id) %>%
summarise(value=sum(value), key=first(key)) %>%
ungroup() %>%
select(-ind)
# id value key
#1 1 3000 A
#2 1 2001 B
#3 1 4006 A
#4 2 2002 B
#5 2 2002 C
dplyr
中和
data.table
我们还可以将“key”列作为分组变量并删除
key=key[1L]
或
key=first(key))
.
transform
通过创建“ind”列并使用
aggregate
来创建数据集来自
base R
得到预期的输出
df1 <- transform(df1, ind = cumsum(c(TRUE,head(key,-1)!=tail(key,-1))))
aggregate(value~., df1, FUN=sum)[-3]
# id key value
#1 1 A 3000
#2 1 B 2001
#3 1 A 4006
#4 2 B 2002
#5 2 C 2002
df1 <- structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L), key = c("A",
"A", "B", "A", "A", "B", "C"), value = c(1000L, 2000L, 2001L,
2002L, 2004L, 2002L, 2002L)), .Names = c("id", "key", "value"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))
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