基于长格式日期的行划分

Division of rows based on date in long format

我有一个数据框:

df1 <- data.frame(Datum = as.Date(c("2015-01-01","2015-02-02","2015-03-03","2015-04-04","2015-05-05",
                                    "2015-02-02","2015-04-04","2015-01-01","2015-03-03","2015-05-05")), 
                  Par = c(rep("N",5),rep("P",5)), val = 10:1)

        Datum Par val
1  2015-01-01   N  10
2  2015-02-02   N   9
3  2015-03-03   N   8
4  2015-04-04   N   7
5  2015-05-05   N   6
6  2015-02-02   P   5
7  2015-04-04   P   4
8  2015-01-01   P   3
9  2015-03-03   P   2
10 2015-05-05   P   1

我想在同一日期用 par = N 的行除以 par = P 的行,并将其添加到数据框。预期结果应该是:

        Datum Par       val
1  2015-01-01   N 10.000000
2  2015-02-02   N  9.000000
3  2015-03-03   N  8.000000
4  2015-04-04   N  7.000000
5  2015-05-05   N  6.000000
6  2015-02-02   P  5.000000
7  2015-04-04   P  4.000000
8  2015-01-01   P  3.000000
9  2015-03-03   P  2.000000
10 2015-05-05   P  1.000000
11 2015-01-01 N/P  3.333333
12 2015-02-02 N/P  1.800000
13 2015-03-03 N/P  4.000000
14 2015-04-04 N/P  1.750000
15 2015-05-05 N/P  6.000000

我知道我可以转换为宽格式(例如 dcastreshape2),然后对列求和,并将它们粘贴到原始 df1 下,但这似乎有点复杂。 所以我的问题是,这可以用长格式完成吗?

使用编辑后的数据集,我们可以 rbind 原始数据集与我们根据 'val' 的比率创​​建的数据集与按 'Datum' 分组的其他列。

这里,我使用的是data.table。我们将 'data.frame' 转换为 'data.table' (setDT(df1))。按'Datum'(by = .(Datum))分组,得到'Par'中对应'N'、'P'元素的'val'的比例。由于缺少日期或只有一个值的日期,我们按条件 (if(.N>1)) 即保留该行。如果该 .Datum 组中的行数大于 1,我们将进行比率计算并创建 'N/P' 作为 'Par' 列。完成后,我们可以 rbind 使用原始数据集。

 library(data.table)
 setDT(df1) 
 rbind(df1,df1[, if(.N>1) list(Par='N/P', 
           val=val[Par=='N']/val[Par=='P'] ), .(Datum)])
#         Datum Par       val
# 1: 2015-01-01   N 10.000000
# 2: 2015-02-02   N  9.000000
# 3: 2015-03-03   N  8.000000
# 4: 2015-04-04   N  7.000000
# 5: 2015-05-05   N  6.000000
# 6: 2015-02-02   P  5.000000
# 7: 2015-04-04   P  4.000000
# 8: 2015-01-01   P  3.000000
# 9: 2015-03-03   P  2.000000
#10: 2015-05-05   P  1.000000
#11: 2015-01-01 N/P  3.333333
#12: 2015-02-02 N/P  1.800000
#13: 2015-03-03 N/P  4.000000
#14: 2015-04-04 N/P  1.750000
#15: 2015-05-05 N/P  6.000000