Question

我有按日期对各个球队进球的数据框（df）

gamedate teamID Gls
 1992-08-22  CHL  3
 1992-08-22  MNU  1
 1992-08-23  ARS  0
 1992-08-23  LIV  2
 1992-08-24  MNU  0
 1992-08-25  LIV  2
 1992-08-26  ARS  0
 1992-08-26  CHL  0

我希望制作一个汇总表，显示所玩游戏的数量和这些球队在每个日期都让对手失明的比赛次数

gamedate   games blanks
 1992-08-22   2     0
 1992-08-23   2     1
 1992-08-24   1     1
 1992-08-25   1     0
 1992-08-26   2     2

我可以使用ddply单独获取游戏和空白

df.a <- ddply(df,"gamedate",function(x) c(count=nrow(x)))
df.b <- ddply(subset(df,Gls==0),"gamedate",function(x) c(count=nrow(x)))

然后合并df.a和df.b来得到我的答案。但是，我确信必须有更多简单而优雅的解决方案

Answer 1

您只需使用summarise：

阅读以下数据：

   dat <- read.table(textConnection("gamedate teamID Gls
  1992-08-22  CHL  3
  1992-08-22  MNU  1
  1992-08-23  ARS  0
  1992-08-23  LIV  2
  1992-08-24  MNU  0
  1992-08-25  LIV  2
  1992-08-26  ARS  0
  1992-08-26  CHL  0"),sep = "",header = TRUE)

然后拨打ddply：

ddply(dat,.(gamedate),summarise,tot = length(teamID),blanks = length(which(Gls == 0)))
    gamedate tot blanks
1 1992-08-22   2      0
2 1992-08-23   2      1
3 1992-08-24   1      1
4 1992-08-25   1      0
5 1992-08-26   2      2

Answer 2

您唯一缺少的是将函数包装在data.frame()调用中并为其指定列名...并且列名是可选的：）

我正在使用@joran的dat data.frame，因为它允许我测试我的答案。

ddply( dat, "gamedate", function(x) data.frame( 
                                      tot = nrow( x ), 
                                      blanks = nrow( subset(x, Gls == 0 ) ) 
                                              ) 
     )

顺便说一下，上面我搞笑的格式只是为了防止它在屏幕上滚动，并帮助说明我是如何将你已经创建的功能整合在一起的。

Answer 3

使用简单aggregate的另一种解决方案。我正在使用joran的dat。

agg <- aggregate(cbind(1, dat$Gls==0), list(dat$gamedate), sum)
names(agg) <- c("gamedate", "games", "blanks")
agg

R.无需合并即可汇总数据

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