Question

我有一个很大的df，我想用dplyr命令总结一下。但是，我不希望在整个df中包含摘要，因为它包含我在不同时间点的数据快照。所以我要做的是首先按日期列拆分数据，然后在每个子集中进行总结。我不确定如何将sapply（或类似的）命令与dplyr的常规链接结合起来。

以下是示例数据集。这些数据的最终目标是获得每个日期到期年份的金额和金额百分比。换句话说，我将从分析得到三个汇总表/ dfs：第一列中三个日期各一个。

非常感谢你的帮助！

structure(list(Date = structure(c(16596, 16596, 16596, 16266, 
16266, 16266, 15706, 15706, 15706), class = "Date"), amount = c(1, 
5, 10, 11, 20, 3, 4, 6, 2), expirationyear = c(2020, 2030, 2020, 
2022, 2021, 2023, 2021, 2020, 2021)), .Names = c("Date", "amount", 
"expirationyear"), row.names = c(NA, -9L), class = "data.frame")

预期输出（根据要求）：

表1：2015-06-10


2020：11; 11/16

2030：5; 5/16

表2：2014-07-15


2020：10;四十一分之一十

2021：20; 20/41

2022：11; 11/41

表3：2013-01-01


2020：6; 6/12

2021：6; 6/12

我认为这将是一个表的列表，但由于我不确定如何实现，我可能是错的。

Answer 1

如果您想将数据拆分成列表并使用lapply，您可以这样做：

lapply(split(DF, DF$Date), function(dd) {
  dd %>% 
    group_by(expirationyear) %>% 
    summarise(Sum = sum(amount)) %>% 
    mutate(Percent = Sum/sum(Sum)*100)
  })

另一个（和更简单的）选项是简单地按日期和到期日分组：

DF %>% 
    group_by(Date, expirationyear) %>% 
    summarise(Sum = sum(amount)) %>% 
    mutate(Percent = Sum/sum(Sum)*100)

R：拆分df，然后用dplyr汇总

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