Question

我有一个数据集，其中包含3只动物的喂养数据，包括动物的标签ID（1,2,3），每种膳食给出的饲料类型（A，B）和数量（kg） '：

Animal   FeedType   Amount(kg)
Animal1     A         10
Animal2     B         7
Animal3     A         4
Animal2     A         2
Animal1     B         5
Animal2     B         6
Animal3     A         2

使用这个，我希望能够输出下面的矩阵，其中unique('Animal')为行，unique('FeedType')为其列，矩阵的相应单元格中的累计Feed Amount（kg）。

         A   B
Animal1  10  5
Animal2  2   13
Animal3  6   0

我开始使用两个for循环编写解决方案，如下所示：

dataframe = read_delim(input_url, header=TRUE, sep = ";")
animal_feed_matrix = matrix(0,nrow(unique('Animal')),nrow(unique('FeedType')))
for (i in 1:length(unique('Animal')) ){
 a= unique('Animal')[i]
  for (j in 1:length(unique('FeedType')) ){
    ft= unique('FeedType')[j]
    animal_feed_matrix[i,j] = sum(dataframe [(dataframe ['Animal']==a & dataframe ['FeedType']==ft),'Amount(kg)'])
  }
}

但我知道这是解决问题的一种非常低效的方法，（加上上面的代码需要完成才能工作）。我知道R有级别和因素，我觉得可以更优雅地解决问题。

P.S： This question有点类似于我的，但即使我的问题的解决方案包含在内，它也逃脱了我。

Answer 1

您可以使用库dcast()中的函数reshape2执行此操作。

library(reshape2)    
dcast(df,Animal~FeedType,sum,value.var="Amount")
   Animal  A  B
1 Animal1 10  5
2 Animal2  2 13
3 Animal3  6  0

Answer 2

在基地R：

out <- with(mydf, tapply(Amount, list(Animal, FeedType), sum))

         A  B
Animal1 10  5
Animal2  2 13
Animal3  6 NA

然后，要将NA更改为0（如您的示例所示），请执行以下操作：

out[is.na(out)] <- 0

R数据帧满足唯一条件的值的总和

2 个答案: