Question

我有点dplyr的菜鸟，我知道这很容易解决。我有某些事件的数据，＆＃34; X＆＃34;，＆＃34; Y＆＃34;和＆＃34; Z＆＃34;以及发生这些事件的日期列表。可以通过以下方式生成示例：

days.14<-seq(as.Date("2014/1/1"),as.Date("2014/12/31"),by="days")
X<-c("X","")
Y<-c("Y","")
Z<-c("Z","")
data<-as.data.frame(sample(days.14,200,replace=TRUE))
data$X<-sample(X,200,replace=TRUE)
data$Y<-sample(Y,200,replace=TRUE)
data$Z<-sample(Z,200,replace=TRUE)
names(data)[1]<-"date"
data<-data[order(as.Date(data$date, format="%Y-%m-%d")),]

我尝试使用dplyr软件包来计算按日分组的每个事件的计数。因此，不是表示事件发生日期的数据中的一行，而是数据集中的所有日期都是每个事件发生的次数。所以不要这样：

2014-01-01     Z
2014-01-01   Y Z
2014-01-01 X
2014-01-02 X Y Z

我尝试使用dplyr获取：

  date        X Y Z
--------------------
2014-01-01    1 1 2
2014-01-01    1 1 1

我用来完成此操作的代码对字符向量不起作用。

counts = data%>% group_by(factor(date))%>%
summarise(X=sum(X),
Y=sum(Y),
Z=sum(Z))

我通常生成计数的方式是通过表函数，但这对dplyr不起作用。

Answer 1

这是我将如何做到的：

library(dplyr)
data %>% group_by(date) %>%
         summarise_each(funs(sum(.!="")), -date)

为了完整起见，来自@ David-Arenburg的数据表解决方案：

library(data.table) 
setDT(data)[, lapply(.SD, function(x) sum(x != "")), by = date]

您的问题是您正在尝试对行进行求和，因为该行不是数字，但不起作用。

您需要检查X，Y或Z不是""而是NA更广泛地用作r中的空白。

我们可以使用summarise_each在每一行执行此操作，-date确保不包含日期列。

注意，如果您只想修改代码，这是最简单的解决方案：

data %>% group_by(date)%>%
         summarise(X = sum(X == "X"),
                   Y = sum(Y == "Y"),
                   Z = sum(Z == "Z"))

Answer 2

另一种方式

set.seed(1000)
days.14<-seq(as.Date("2014/1/1"),as.Date("2014/12/31"),by="days")
X<-c("X","")
Y<-c("Y","")
Z<-c("Z","")
data<-as.data.frame(sample(days.14,200,replace=TRUE))
data$X<-sample(X,200,replace=TRUE)
data$Y<-sample(Y,200,replace=TRUE)
data$Z<-sample(Z,200,replace=TRUE)
names(data)[1]<-"date"
data<-data[order(as.Date(data$date, format="%Y-%m-%d")),]
library(reshape2)

使用熔体巩固所有X，Y，Z

summ<-data%>%melt(id.var="date")%>% group_by(factor(date))%>%summarize(X = sum(value=="X"), Y = sum(value=="Y"), Z = sum(value=="Z"))

head(as.data.frame(summ))  

  factor(date) X Y Z
1   2014-01-04 0 1 1
2   2014-01-05 1 1 0
3   2014-01-08 1 2 1
4   2014-01-09 1 0 0
5   2014-01-10 1 1 1
6   2014-01-14 2 2 0

Answer 3

另一种解决方案是recast（melt - ＆gt; dcast）数据

library(reshape2)
recast(data, date ~ variable, id.var = 1, fun.aggregate = function(x) sum(x != ""))

Answer 4

以下是使用ddply完成此任务的一种方法：

    ddply(data,.(date),function(x){
  xcount <- sum(grep("X",x$X))
  ycount <- sum(grep("Y",x$Y))
  zcount <- sum(grep("Z",x$Z))
  data.frame(X=xcount,Y=ycount,Z=zcount)
})

R dplyr计算时间序列数据中单独事件的出现次数

4 个答案: