Question

是否有可用于实现以下特定R功能？我尝试使用聚集，但它并不完全相同。

df3 <-data.frame(ID=c(1,1,2,2), ID2= c(11,11,22,21), ID3=c(22,22,33,33), b =c(5,0,0,0), c=c(0,0, 3,0), d=c(0L,3,0,4))
df3

#  ID ID2 ID3 b c d  
#1  1  11  22 5 0 0
#2  1  11  22 0 0 3
#3  2  22  33 0 3 0
#4  2  21  33 0 0 4


after_df3 <- data.frame(ID1=c(1,2,2), ID2=c(11,22,21), ID3=c(22,33,33), b=c(5,0,0), c=c(0,3,0), d=c(3,0,4))
after_df3

#   ID1 ID2 ID3 b c d
#1   1  11  22 5 0 3
#2   2  22  33 0 3 0
#3   2  21  33 0 0 4

Answer 1

我们可以使用aggregate

中的base R

dfN <- aggregate(.~ID, df3, sum)
dfN
#  ID b c d
#1  1 5 0 3
#2  2 0 3 4

或使用data.table

library(data.table)
dfN1 <- setDT(df3)[, lapply(.SD, sum), by = ID]
dfN1

更新

使用新数据集

aggregate(.~ID+ID2+ID3, df3, sum)
#  ID ID2 ID3 b c d
#1  1  11  22 5 0 3
#2  2  21  33 0 0 4
#3  2  22  33 0 3 0

或使用data.table

setDT(df3)[,lapply(.SD, sum) ,.(ID, ID2, ID3)]

组合填充了不同列的行

1 个答案:

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