R - 按条件向量对数据进行分组并求和

Question

我不知道如何根据具有多个条件的列对数据进行分组。我想要一个灵活的滑块来设置组的数量，R 计算行的总和以便在条形图中显示它们。这是我所做的，我希望有人有想法：

我有这样一组数据：

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

等，等，等..

最后它们将显示在条形图中。现在我想按 "Deviation" 对数据进行分组。使用 library(shiny) 我制作了一个滑块来定义组的数量。

> input
[1] 4

所以"input"给出了mydata必须按4组分组的信息。然后我需要 "Deviation" 的范围来应用组，然后我可以计算每个组的范围：

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。如果我将组数设置为 4，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向您展示我的结果，但我希望可以从将为刹车生成的向量中命名组：

(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

如您所见，缺少一组，因为没有数字满足组 3 的要求。所以我的条形图将只有 3 个条，这很烦人。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

我想对大量数据执行此过程，所以有人知道如何执行此操作吗？ P.S。我尝试使用 setDT 将数据分组..

Answer 1

我们可以使用 tidyr 中的 complete 来得到缺失的组合

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 - 按条件向量对数据进行分组并求和

R - group data by a vector of conditions and sum it up

r

break

cut

数据