r data.table 使用多个因素进行总结

Question

我有以下data.table

'data.frame':   66977 obs. of  16 variables:
 $ SUBS                         : int  
 $ CITY                         : Factor w/ 18 levels 
 $ VALUE_SEG                    : Factor w/ 7 levels 
 $ region                       : Factor w/ 5 levels 
 $ SUM.DATA_PPU_REV_DEC.        : num  
 $ SUM.DATA_BUNDLE_REV_DEC.     : int  
 $ SUM.DATA_USAGE_TOTAL_KB_DEC. : num  
 $ SUM.THIS_MONTH_REV_DEC.      : num  
 $ SUM.VOICE_ONNET_DURATION_DEC.: num  
 $ SUM.VOICE_ONNET_REV_DEC.     : num  
 $ SUM.VOICE_OFFNET_REV_DEC.    : num  
 $ SUM.SMS_ONNET_REV_DEC.       : num  
 $ SUM.SMS_OFFNET_REV_DEC.      : int  
 $ SUM.RECHARGE_DEC.            : int  
 $ STATUS_DEC                   : Factor w/ 5 levels 
 $ TYPE_DEC_2                   : Factor w/ 6 levels

我想将它按两个因子变量分组，比方说 VALUE_SEG & region，获取数字总和，并为每个因子变量创建新的 Coulm 和观察计数。我尝试了 aggregate、ddply 和其他带有变体类型的错误 :( 在此先感谢

Answer 1

我建议您将数字变量和因子变量分开并使用 dplyr 进行汇总。可能像

library(dplyr)

data %>% select(VALUE_SEG,region,SUM..... all numeric variables) %>% 
   group_by(VALUE_SEG,region) %>% summarize_each(funs(sum)) -> summary1

## For factors

data %>% select(VALUE_SEG,region,SUM..... all factors variables) %>% 
   group_by(VALUE_SEG,region) %>% summarize_each(funs(n)) -> summary2

## Then you can merge these results

Summary <- merge(summary1,summary2,by="VALUE_SEG")

有关使用此软件包的更多详细信息，请访问此 link

Answer 2

这是一个使用data.table

的选项

library(data.table)
setDT(data)[,lapply(.SD, function(x) if(is.numeric(x)) sum(x) else .N),
                          by= list(VALUE_SEG,region)]

r data.table 使用多个因素进行总结

r data.table summarizing using more than one factor

aggregate

r

plyr

dataframe

data.table