Question

我有一个数据框，其中第一列包含广告系列的名称。我需要总结广告系列名称包含某些字符串的所有行（它可以出现在名称中的不同位置，即有时在开头有时在最后）。数据框看起来像这样：

    Campaign          Impressions    
1   Local display     1661246 
2   Local text        1029724 
3   National display  325832 
4   National Audio    498900 
5   Audio local        597339 
6   TV Regional        597339
...

所以在这种情况下，我想要总结包含＆＃34; local＆＃34;的所有行。在一排，＆＃34;国家＆＃34;进入一个区域＆＃34;区域＆＃34;进入一个等，像这样：

    Campaign     Impressions    
1   Local        939293929
2   National     9232423423
2   Regional     1123123123

如何实现这一目标？我一直在尝试使用ddply而没有成功......

Answer 1

您可以使用grep查找与Campaign列类别匹配的行（＆＃39; Local＆＃39;，＆＃39; National＆＃39;，＆＃39; Regional＆＃ 39;）在循环中（lapply）。根据{{1}}和grep“展示次数”对数据集（＆＃39; df＆＃39;）进行子集设置。列和sum列表元素。

rbind

或使用res1 <- do.call(rbind,lapply(c('Local', 'National', 'Regional'), function(x) { x1 <- df[grep(x, df$Campaign, ignore.case=TRUE),] data.frame(Campaign= x, Impressions=sum(x1$Impressions))}))。只保留＆＃39;本地＆＃39;，＆＃39;国家＆＃39;地区＆＃39;在＆＃39;类别＆＃39;使用data.table并将其用作＆＃34;分组＆＃34;变量以对列＆＃39;印象＆＃39;求和。

sub

数据

library(data.table)
setDT(df)[, list(Impressions=sum(Impressions)),by=
   list(Category=sub('.*?(Local|National|Region).*','\\U\\1', Campaign, 
   ignore.case=TRUE, perl=TRUE))]

Answer 2

我想你应该使用grep函数：说你的data.frame被称为mydata然后

Local = grep（mydata $ Campaign，pattern =“Local”）

National = grep（mydata $ Campaign，pattern =“National”）

Regional = grep（mydata $ Campaign，pattern =“Regional”）

mydata_sum = data.frame（Campaign = c（“Local”，“National”，“Regional”），Impressions = c（sum（mydata $ Impressions [Local]），sum（mydata $ Impressions [National]），总和（MYDATA $印象[区域]）））

Answer 3

这是我使用dplyr的方法：

library(dplyr)
library(stringr)

categories <- "Local|National|Regional"

mydf %>% 
  mutate(Campaign = tolower(str_extract((Campaign), ignore.case(categories)))) %>%
  group_by(Campaign) %>%
  summarise(sum(Impressions))

我需要在提取字符串后添加tolower，以确保group_by组与“Local”一起“local”。

对包含R中特定字符串的行求和

3 个答案:

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