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我想要做的是:按名称和类别排列数据,按年份排序,计算值的平均值并保留 valueMessage
.
样本数据:
name <- c("a", "a", "b", "b")
class <- c("c1", "c1", "c3", "c3")
year <- c("2010", "2010", "2008", "2008")
value <- c(100, 33, 100, 90)
valueMessage <-c(NA, "meh", NA, NA)
df <- data.frame(name, class, year, value, valueMessage)
df
dat <- aggregate(df$value, list(year = df$year, name = df$name, class=df$class, valueMessage=df$valueMessage), mean)
dat <- dat[with(dat, order(class, name, year)), ]
year name class valueMessage x
1 2010 a c1 meh 33
year name class valueMessage x
1 2010 a c1 meh, NA 66.5
2 2008 b c3 NA 95
最佳答案
问题是您正在尝试进行两种不同的聚合:一种用于“值”列,另一种用于“valueMessage”列。
如果是这种情况,您将不得不分别进行,并且 merge
他们,或者看看使用一个包,比如“data.table”来帮忙。
使用“data.table”,您可以执行以下操作:
library(data.table)
DT <- data.table(df)
DT[, list(value = mean(value),
valueMessage = list(unique(valueMessage))),
by = list(year, name, class)]
# year name class value valueMessage
# 1: 2010 a c1 66.5 NA,meh
# 2: 2008 b c3 95.0 NA
list
.您可以使用
paste
如果你想让它成为一个字符向量。换句话说:
DT[, list(value = mean(value),
valueMessage = paste(unique(valueMessage), collapse = ",")),
by = list(year, name, class)]
aggregate
,您可以尝试以下操作:
M1 <- aggregate(value ~ year + name + class, df, mean)
M2 <- aggregate(as.character(valueMessage) ~ year + name + class,
df, unique, na.action = na.pass)
merge(M1, M2)
as.character(valueMessage)
是必需的,因为该列目前是
factor
.
valueMessage
的输出列将再次是
list
,但您可以使用匿名函数和
paste
如果您更喜欢
length
的字符向量1 代替。
关于r - 使用 NA 聚合并保留行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24647832/
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