Question

假设我有一个数据帧：

df<-data.frame(id=1:8,group=c(1,0,0,1,1,0,1,0),rep=c(rep("d1",4),rep("d2",4)),value=rbinom(8,1,0.6))
df
  id group rep value
1  1     1  d1     0
2  2     0  d1     0
3  3     0  d1     0
4  4     1  d1     1
5  5     1  d2     1
6  6     0  d2     0
7  7     1  d2     1
8  8     0  d2     1

通过group和rep获得累计金额的最佳方法是：

cumsum
group d1  d1+d2  d1+d2+d3
0     0     1      ...
1     1     3      ...

Answer 1

我建议你一起工作 tidy形式的数据。这是dplyr的一种方法，但转换为简单的方法 data.table或base R。

首先，我将创建数据集，设置随机种子来制作数据集示例可重现：

set.seed(1014)
df <- data.frame(
  id = 1:8,
  group = c(1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0),
  rep = c(rep("d1", 4), rep("d2", 4)),
  value = rbinom(8, 1, 0.6)
)
df

%>   id group rep value
%> 1  1     1  d1     1
%> 2  2     0  d1     0
%> 3  3     0  d1     0
%> 4  4     1  d1     1
%> 5  5     1  d2     1
%> 6  6     0  d2     1
%> 7  7     1  d2     1
%> 8  8     0  d2     1

接下来，使用dplyr，我将首先按组拆分到各个行，并且然后计算累积总和：

library(dplyr)

df <- df %>% 
  group_by(group, rep) %>%
  summarise(value = sum(value)) %>%
  mutate(csum = cumsum(value))
df

%> Source: local data frame [4 x 4]
%> Groups: group
%> 
%>   group rep value csum
%> 1     0  d1     0    0
%> 2     0  d2     2    2
%> 3     1  d1     2    2
%> 4     1  d2     2    4

对于大多数情况，您最好将数据保留在此表单中（它将是更容易工作），但如果你需要，你可以重塑：

library(reshape2)

dcast(df, group ~ rep, value.var = "csum")

%>   group d1 d2
%> 1     0  0  2
%> 2     1  2  4

Answer 2

library(data.table)

# convert to data.table in place
setDT(df)

# dcast and do individual sums
dt.cast = dcast.data.table(df, group ~ rep, value.var = 'value',
                           fun.aggregate = sum)
dt.cast
#   group d1 d2
#1:     0  0  1
#2:     1  1  2

# cumsum
dt.cast[, as.list(cumsum(unlist(.SD))), by = group]
#   group d1 d2
#1:     0  0  1
#2:     1  1  3

如何在R中按组获得累计总和？

2 个答案: