bedingte Zusammenfassung/muate in dplyr

Question

Der Versuch, bedingt basierend auf den vorherigen Gruppierungen zu summieren. Schwierigkeiten dabei zu haben.

Ich versuche, die amt Spalte basierend auf denen im Typ r1, nach der Gruppierung von f zusammenzufassen.

Reproduzierbare Code:

s <- sample(c('one', 'two'), 96, replace = TRUE) 
f <- sample(c('a','s','d','f'), 96, replace = TRUE) 
r1_amt <- runif(96, 1, 100) 
r2_amt <- runif(96, 1, 100) 
r3_amt <- runif(96, 1, 100) 
x <- data_frame(s, f, r1_amt, r2_amt, r3_amt) 


smy <- x %>% 
    group_by(f) %>% 
    summarise(n = n(), # population in each f group 
      num_r1 = sum(r1_amt >= 50)) # amount of r1 in each f group 

Ich habe versucht .[r1_amt >= 50]$amt, cumsum(r1_amt >= 50), sum(ifelse(r1_amt >= 50, r1_amt, 0)) aber nicht in der Lage mit den gruppierten Zahlen zu kommen.

Also 1 gegebene Zeile könnte eine 60 für r1, 40 für r2 und 55 für r3 und es sollte in der summierten Betrag Spalte für nur r1 und r3 enthalten sein, wenn das Sinn macht.

Answer 1

Dies kann auch in einem etwas sauberer Weise möglich sein, aber dies sollte funktionieren:

x.v2 <- x # temp variable 
x.v2[which(x[,4] != 'r1'),3] <- 0 # replace values of tpe != 'r1' with 0's 

smy <- x.v2 %>% 
      group_by(f) %>% 
      summarise(n = n(), # population in each f group 
      num_r1 = sum(amt)) # sum of values for type == 'r1' in each group f 

rm(x.v2) # remove temp variable 

smy # output for seed = 123 (use set.seed(123) for building data) 


# f n num_r1 
# 1 a 20 114.1879 
# 2 d 28 611.9858 
# 3 f 19 351.5366 
# 4 s 29 357.8402 

Answer 2

Es klingt wie das, was man sowohl f gerade Gruppe tun möchte, ist, und geben Sie die pro-f berechnen/Statistiken eingeben

x %>% group_by(f, type) %>% summarise(num_type=n(), sum_type=sum(amt)) 
Source: local data frame [16 x 4] 
Groups: f [?] 

     f type num_type sum_type 
    <chr> <chr> <int>  <dbl> 
1  a r1  12 616.6610 
2  a r2  6 417.5589 
3  a r3  9 375.2246 
4  a r4  7 346.5796 
5  d r1  8 471.1253 
... 

Sie können tidyr verwenden für das sum_type Feld breite Form zurück zu gehen, aber ich würde so für die Anzeige nur tun:

> res %>% spread(type, sum_amt) 
Source: local data frame [12 x 6] 
Groups: f [4] 

     f num_type  r1  r2  r3  r4 
* <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 
1  a  6  NA 417.5589  NA  NA 
2  a  7  NA  NA  NA 346.5796 
3  a  9  NA  NA 375.2246  NA 
...