"Grouping by" 多个文件中的相同列并在每个文件中创建新列

Question

我有大约 20-30 个 dbf 文件，我在 R 中导入了这些文件。我无法将它们合并为一个数据 frame/table，因为那样总文件大小约为 2 GB。我想在每个文件中创建新列 "avg_spends" 按年龄分组并在每个文件中创建多个列。

当我将文件合并为一个数据时table，然后使用dplyr 执行以下命令。

file_combo <- dbf_file %>% group_by(ctg, age) %>% mutate(avg_spends = 
mean(total_spend)

这只是第一步。同样，我必须根据之前的列 available/created 创建新列。我如何通过按第一个列拆分文件来完成这项工作 - 文件 1、文件、2 等

我还需要为每个文件分别输出

这是我拥有的数据示例

files ||   age || ctg || total_spend
==================================
file1 ||    45 ||   1 ||    1026


file1 ||    26 ||   2 ||    1574


file1 ||    45 ||   1 ||    64


file1 ||    32 ||   1 ||    1610


file2 ||    41 ||   1 ||    884


file2 ||    22 ||   1 ||    530


file2 ||    41 ||   2 ||    451


file2 ||    22 ||   1 ||    520


file3 ||    21 ||   2 ||    727


file3 ||    34 ||   1 ||    562


file3 ||    43 ||   2 ||    452


file3 ||    23 ||   1 ||    851

Answer 1

您可以通过将所有文件存储在一个列表中并使用 lapply() 对整个列表执行操作来实现此目的，如下所示：

file1 <- data.frame(age = c(45,26,45,32), ctg = c(1,2,1,1), total_spend = c(1026, 1574, 64, 1610))
file2 <- data.frame(age = c(41,22,41,22), ctg = c(1,1,2,1), total_spend = c(884, 530, 451, 520))
file3 <- data.frame(age = c(21,34,43,23), ctg = c(2,1,2,1), total_spend = c(727, 562, 452, 851))

files <- list(file1, file2, file3)

result <- lapply(files, function(x) x %>% group_by(ctg, age) %>% mutate(avg_spends = mean(total_spend)))

"Grouping by" 多个文件中的相同列并在每个文件中创建新列

"Grouping by" the same columns over multiple files and create new columns in each file

r

multipleoutputs

data.table