我有一个示例数据帧“数据”如下:
X Y Month Year income
2281205 228120 3 2011 1000
2281212 228121 9 2010 1100
2281213 228121 12 2010 900
2281214 228121 3 2011 9000
2281222 228122 6 2010 1111
2281223 228122 9 2010 3000
2281224 228122 12 2010 1889
2281225 228122 3 2011 778
2281243 228124 12 2010 1111
2281244 228124 3 2011 200
2281282 228128 9 2010 7889
2281283 228128 12 2010 2900
2281284 228128 3 2011 3400
2281302 228130 9 2010 1200
2281303 228130 12 2010 2000
2281304 228130 3 2011 1900
2281352 228135 9 2010 2300
2281353 228135 12 2010 1333
2281354 228135 3 2011 2340
我想使用 ddply
计算每个 Y
(而不是 X
)的收入,如果我对每个Y有四个观察值(例如,对于2010年为6,9,12个月和2011年第3个月的2281223) . 如果我的观察结果少于四个(例如Y = 228130),我想简单地忽略它 . 为了上述目的,我在 R
中使用以下命令:
require(plyr)
# the data are in the data csv file
data<-read.csv("data.csv")
# convert Y (integers) into factors
y<-as.factor(y)
# get the count of each unique Y
count<-ddply(data,.(Y), summarize, freq=length(Y))
# get the sum of each unique Y
sum<-ddply(data,.(Y),summarize,tot=sum(income))
# show the sum if number of observations for each Y is less than 4
colbind<-cbind(count,sum)
finalsum<-subset(colbind,freq>3)
我的输出如下:
>colbind
Y freq Y tot
1 228120 1 228120 1000
2 228121 3 228121 11000
3 228122 4 228122 6778
4 228124 2 228124 1311
5 228128 3 228128 14189
6 228130 3 228130 5100
7 228135 3 228135 5973
>finalsum
Y freq Y.1 tot
3 228122 4 228122 6778
上面的代码有效,但需要很多步骤 . 所以,我想知道是否有一种简单的方法来执行上述任务(使用plyr包) .
2 回答
正如评论中所指出的,您可以在
summarize
中执行多个操作 .这会将您的代码减少到一行
ddply()
和一行子集,这对于[
运算符来说很容易:使用
data.table
包时,这也非常简单:实际上,计算向量长度的操作在
data.table
中有自己的快捷方式 - 使用.N
快捷方式:我认为包
dplyr
比plyr::ddply
更快,更优雅 .