Question

我不知道如何按照具有多个条件的列对数据进行分组。我希望有一个灵活的滑块设置组的数量，R计算行的总和，以便在条形图中显示它们。这是我做的，我希望有人有一个想法：

我有一组这样的数据：

print(mydata)
Deviation   Fuel
-98893        10
-98032        20
-93958        30
-68953        40
-67829        50

等等等等。

最后，它们将显示在条形图中。现在我想通过＆＃34; Deviation＆＃34;对数据进行分组。随着库（闪亮）我做了一个滑块来定义组的数量。

> input
[1] 4

所以＆＃34;输入＆＃34;给出了mydata必须按4组分组的信息。然后我需要＆＃34; Deviation＆＃34;为了应用这些组，之后我可以计算每组的范围：

ABWGES <- -min(mydata$Deviation)+max(mydata$Deviation)
STEP <- round(ABWGES/input)
print(STEP)
[1] 24923

我尝试了很多不同的方法来完成接下来的几个步骤，但我无法得到我喜欢的结果。如果我将组的数量设置为4，则R需要创建4个组。我在括号中为每个组设置了一个名称，以显示我的结果，但我希望可以将这些组命名为将为制动器生成的矢量：

(1)-98893 to -73970
(2)-73969 to -49046
(3)-49045 to -24122
(4)-24121 to 802

Deviation   Fuel    group
    -98893        10    1
    -98032        20    1
    -93958        30    1
    -68953        40    2
    -67829        50    2
    -63738        60    2
    -60031        70    2
    -55063        80    2
    -54864        90    2
    -53042       100    2
    -52000       110    2
    -51000       120    2
       500       130    4
       800       140    4

正如你所看到的，有一个群体缺失，因为没有数量符合第3组的要求。所以我的条形图只有3个条，这很烦人。它应该是这样的：

Deviation   Fuel    group
    -98893        10    1
    -98032        20    1
    -93958        30    1
    -68953        40    2
    -67829        50    2
    -63738        60    2
    -60031        70    2
    -55063        80    2
    -54864        90    2
    -53042       100    2
    -52000       110    2
    -51000       120    2
         0         0    3
       500       130    4
       800       140    4

我想为大量数据执行此过程，所以有人知道如何做到这一点吗？附：我尝试使用setDT将数据分成组。

Answer 1

我们可以使用complete中的tidyr来获取缺少的组合

library(tidyverse)
df1 %>% 
   complete(group = full_seq(group, 1), fill = list(Deviation = 0, Fuel = 0))  
# A tibble: 15 x 3
#   group Deviation  Fuel
#   <dbl>     <dbl> <dbl>
# 1     1    -98893    10
# 2     1    -98032    20
# 3     1    -93958    30
# 4     2    -68953    40
# 5     2    -67829    50
# 6     2    -63738    60
# 7     2    -60031    70
# 8     2    -55063    80
# 9     2    -54864    90
#10     2    -53042   100
#11     2    -52000   110
#12     2    -51000   120
#13     3         0     0
#14     4       500   130
#15     4       800   140

数据

df1 <- structure(list(Deviation = c(-98893L, -98032L, -93958L, -68953L, 
-67829L, -63738L, -60031L, -55063L, -54864L, -53042L, -52000L, 
 -51000L, 500L, 800L), Fuel = c(10L, 20L, 30L, 40L, 50L, 60L, 
70L, 80L, 90L, 100L, 110L, 120L, 130L, 140L), group = c(1L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L)), .Names = c("Deviation", 
"Fuel", "group"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -14L
 ))

R - 通过条件向量对数据进行分组并总结

1 个答案:

数据