是否有用于在聚合数据上设置行的 R 函数？

Question

我正在使用的数据来自 eBird，我希望按名称和年份对物种出现情况进行分类。有超过 30k 个单独的观察结果，每个观察结果都有自己的鸟类数量。根据我在下面发布的原始数据，2021 年 1 月 1 日有人观察到 2 只库珀鹰等

原始看起来像这样：

specificName indivualCount eventDate year
Cooper's Hawk 1 (1/1/2018) 2018
Cooper's Hawk 1 (1/1/2020) 2020
Cooper's Hawk 2 (1/1/2021) 2021

理想情况下，我可以根据观察到的 year 对所有 Cooper's Hawks specificName 进行分组，并将总数 invidualcounts 相加。这样我就可以对 2018 年、2019 年、2020 年和 2021 年观察到的鸟类数量进行统计比较。

我为年份创建了单独的列
year <- as.POSIXct(ebird.df$eventDate, format = "%m/%d/%Y") ebird.df$year <- as.numeric(format(year, "%Y"))

然后汇总如下：
aggdata <- aggregate(ebird.df$individualCount , by = list( ebird.df$specificname, ebird.df$year ), FUN = sum)

有数百种鸟类，因此 Cooper's Hawks 从第 115 行开始，因此输出如下所示：

Group.1 Group.2 x
115 2018 Cooper's Hawk 86
116 2019 Cooper's Hawk 152
117 2020 Cooper's Hawk 221
118 2021 Cooper's Hawk 116

我的问题是如何将数据放入如下所示的 table 中：

Species Name 2018 2019 2020 2021
Cooper's Hawk 86 152 221 116

我最终想运行使用 vegan 对数据进行一些基本的生态统计，但我想首先要解决一个问题，哈哈
谢谢！

Answer 1

题目中的数据和代码有错误，所以我们使用了最后注释中给出的代码和可重现的数据。

现在，使用 xtabs 我们可以像这样直接从 ebird.df 得到一个 xtabs table。没有使用包。

xtabs(individualCount ~ specificName + year, ebird.df)
##                year
## specificName    2018 2020 2021
##   Cooper's Hawk    1    1    2

可选择将其转换为 data.frame:

xtabs(individualCount ~ specificName + year, ebird.df) |> 
  as.data.frame.matrix()
##               2018 2020 2021
## Cooper's Hawk    1    1    2

虽然我们不需要使用 aggdata，但如果您出于其他原因需要它，那么可以使用 aggregate.formula 计算它，如下所示：

aggregate(individualCount ~ specificName + year, ebird.df, sum)

备注

Lines <- "specificName,individualCount,eventDate,year
\"Cooper's Hawk\",1,(1/1/2018),2018
\"Cooper's Hawk\",1,(1/1/2020),2020
\"Cooper's Hawk\",2,(1/1/2021),2021"
ebird.df <- read.csv(text = Lines, strip.white = TRUE)

是否有用于在聚合数据上设置行的 R 函数？

Is there an R function for setting rows on aggregate data?

datatable

aggregate

r

备注