基于另一列中选择数据的子集

Question

我有一个数据集看起来是这样的：

 Area  Num 
[1,] "Area 1" "99" 
[2,] "Area 3" "85" 
[3,] "Area 1" "60" 
[4,] "Area 2" "90" 
[5,] "Area 1" "40" 
[6,] "Area 3" NA  
[7,] "Area 4" "10" 
... 

代码：

structure(c("Area 1", "Area 3", "Area 1", "Area 2", "Area 1", 
"Area 3", "Area 4", "99", "85", "60", "90", "40", NA, "10"), .Dim = c(7L, 
2L), .Dimnames = list(NULL, c("Area", "Num"))) 

我需要做值的一些计算中Num每个例如计算每个Area或每个Area的summary的总和。

我正在考虑使用nested for循环来实现这一点，但我不知道如何去做。

Answer 1

您可以使用aggregate来完成此操作，但使用dplyr软件包可以很容易地处理这些问题。虽然这个问题有很多重复。

library(dplyr) 

df <- structure(c("Area 1", "Area 3", "Area 1", "Area 2", "Area 1", 
        "Area 3", "Area 4", "99", "85", "60", "90", "40", NA, "10"), .Dim = c(7L, 
                         2L), .Dimnames = list(NULL, c("Area", "Num"))) 


df <- data.frame(df) 
df$Num <- as.numeric(df$Num) 

df2 <- df %>% 
    group_by(Area) %>% 
    summarise(totalNum = sum(Num, na.rm=T)) 

df2 

Answer 2

否则使用data.table

library(data.table) 

dt <- data.table(df) 

dt[,sum(as.numeric(Num),na.rm=T),by=Area] 
##   Area V1 
## 1: Area 1 199 
## 2: Area 3 85 
## 3: Area 2 90 
## 4: Area 4 10 

Answer 3

为了功能适用于因子的每个级别同样的事情，我们可以递归到by功能：

dt <- structure(c("Area 1", "Area 3", "Area 1", "Area 2", "Area 1", 
       "Area 3", "Area 4", "99", "85", "60", "90", "40", NA, "10"), .Dim = c(7L, 2L), .Dimnames = list(NULL, c("Area", "Num"))) 


dt <- data.frame(dt) 
dt$Num <- as.numeric(dt$Num) 

t <- by(dt$Num, dt$Area, sum) 
t