时间戳

首页 > 解决方案 > 来自两个不同表的值的总和

r - 来自两个不同表的值的总和

问题描述

我有一个关于从具有相同列名的不同表中添加行的问题。我有两个表的时间序列，其值为 8760 行（全年）。

表格1

Name    Year    Month   Day Hour    Value
Plant_1 2020    1   1   1   10
Plant_2 2020    1   1   1   20
Plant_3 2020    1   1   1   30
Plant_1 2020    1   1   2   40
Plant_2 2020    1   1   2   50
Plant_3 2020    1   1   2   60

表2

Name    Year    Month   Day Hour    Value
Plant_x 2020    1   1   1   1
Plant_y 2020    1   1   1   2
Plant_z 2020    1   1   1   3
Plant_x 2020    1   1   2   4
Plant_y 2020    1   1   2   5
Plant_z 2020    1   1   2   6

我想要的是，所有植物在同一时期的价值总和，比如

Year    Month   Day Hour    Value
2020    1   1   1   66
2020    1   1   2   165

我不在乎植物的名称，但需要在一年中的每个小时获得总价值的总和。我试图做这样的事情，但不适用于两个以上的桌子，我有 9 到 10 个这样的桌子。任何人都可以帮助我改进此代码或我可以使用的任何其他功能吗？

SumOfValue <- Table1%>% 
                full_join(Table2) %>% 
                group_by (Year,Month,Day,Hour) %>% 
                summarise(Value=sum(Value))

任何帮助，将不胜感激。谢谢你。

标签： rdplyr

解决方案

看起来您的两个数据框具有相同的确切格式，因此您可以只使用它们，然后rbind获取每个Year、Month和.DayHour

df = rbind(a,b)%>%group_by(Year,Month,Day,Hour)%>%summarise(Value=sum(Value))

# Alternative as suggested by Sotos
bind_rows(a, b) %>%group_by(Year,Month,Day,Hour)%>%summarise(Value=sum(Value))

# A tibble: 2 x 5
# Groups:   Year, Month, Day [?]
   Year Month   Day  Hour Value
  <int> <int> <int> <int> <int>
1  2020     1     1     1    66
2  2020     1     1     2   165

数据

a = structure(list(Name = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("Plant_1", 
"Plant_2", "Plant_3"), class = "factor"), Year = c(2020L, 2020L, 
2020L, 2020L, 2020L, 2020L), Month = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L
), Day = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), Hour = c(1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L), Value = c(10L, 20L, 30L, 40L, 50L, 60L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

b = structure(list(Name = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("Plant_x", 
"Plant_y", "Plant_z"), class = "factor"), Year = c(2020L, 2020L, 
2020L, 2020L, 2020L, 2020L), Month = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L
), Day = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), Hour = c(1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L), Value = 1:6), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

推荐阅读