r - R 对唯一列 PAIRS(BA 和 AB)和非唯一组合(BA 或 AB)的观测值求和
问题描述
我有一个看似简单的计算,其中我有一个由 4 列组成的数据框,如下所示(日期、来源、目的地、计数)。我想按日期和唯一的 ID1 和 ID2 对计算计数,这意味着 AB 和 BA 是一对。
Date ID1 ID2 Count
12-1 A B 1
12-1 B A 1
12-1 D E 1
12-1 E D 2
12-1 Y Z 2
12-2 A B 1
12-2 B A 1
12-2 D E 1
12-2 E D 2
12-2 Y Z 2
从日期集中,我们可以通过唯一组合(例如 AB、BA、DE、ED 等)对“计数”列求和。但是,我想按唯一对对计数列求和——这意味着 AB 也将包括 BA。
理想情况下,我希望按日期和唯一对汇总表格。
我查看了所有内容,dyplyr 函数如 mutate、gather、unite-all 无济于事。
将非常感谢任何见解或指出正确的方向。非常感谢
解决方案
我们可以使用pmin
,pmax
按行进行排序,将其与“日期”一起用作分组变量并获取sum
“计数”
library(dplyr)
df1 %>%
group_by(Date, ID1n = pmin(ID1, ID2), ID2n = pmax(ID1, ID2)) %>%
summarise(Count = sum(Count)) %>%
#dplyr::select(ID1 = ID1n, ID2 = ID2n, Date, Count)
rename(ID1 = ID1n, ID2 = ID2n)
# A tibble: 6 x 4
# Groups: ID1, Date [6]
# ID1 ID2 Date Count
# <chr> <chr> <chr> <int>
#1 A B 12-1 2
#2 D E 12-1 3
#3 Y Z 12-1 2
#4 A B 12-2 2
#5 D E 12-2 3
#6 Y Z 12-2 2
或者,如果select
或rename
fromdplyr
有问题,则停止该summarise
步骤并分配列名
out <- df1 %>%
group_by(Date, ID1n = pmin(ID1, ID2), ID2n = pmax(ID1, ID2)) %>%
summarise(Count = sum(Count))
names(out)[1:2] <- c("ID1", "ID2")
或者使用base R
, sort
by rows 列 'ID1', 'ID2' 并sum
通过其他变量获得 'Count'
df1[c('ID1', 'ID2')] <- t(apply(df1[c('ID1', 'ID2')], 1, sort))
aggregate(Count ~ ., df1, sum)
# Date ID1 ID2 Count
#1 12-1 A B 2
#2 12-2 A B 2
#3 12-1 D E 3
#4 12-2 D E 3
#5 12-1 Y Z 2
#6 12-2 Y Z 2
数据
df1 <- structure(list(Date = c("12-1", "12-1", "12-1", "12-1", "12-1",
"12-2", "12-2", "12-2", "12-2", "12-2"), ID1 = c("A", "B", "D",
"E", "Y", "A", "B", "D", "E", "Y"), ID2 = c("B", "A", "E", "D",
"Z", "B", "A", "E", "D", "Z"), Count = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
1L, 1L, 1L, 2L, 2L)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-10L))
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