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如何通过两个变量进行分组和汇总

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我在多列上使用group_by（）时遇到问题 . 示例数据集如下：

dput(test)
structure(list(timestamp = structure(c(1506676980, 1506676980, 
1506676980, 1506677040, 1506677280, 1506677340, 1506677460), class = c("POSIXct", 
"POSIXt"), tzone = "UTC"), plusminus = c(-1, 1, 1, 1, 1, 1, -1
), AP = structure(c(1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("A", 
"B"), class = "factor")), .Names = c("timestamp", "plusminus", 
"AP"), row.names = c(NA, -7L), class = "data.frame")

它看起来如下：

timestamp plusminus AP
1 2017-09-29 09:23:00        -1  A
2 2017-09-29 09:23:00         1  B
3 2017-09-29 09:23:00         1  B
4 2017-09-29 09:24:00         1  B
5 2017-09-29 09:28:00         1  B
6 2017-09-29 09:29:00         1  A
7 2017-09-29 09:31:00        -1  B

我想做以下事情：

  • 计算'AP'变量中每个级别的运行总计

  • 为每分钟聚合运行总计的最大值 .

换句话说，我想要这个输出：

timestamp total AP
1 2017-09-29 09:23:00    -1  A
2 2017-09-29 09:23:00     2  B
3 2017-09-29 09:24:00     3  B
4 2017-09-29 09:28:00     4  B
5 2017-09-29 09:29:00     0  A
6 2017-09-29 09:31:00     3  B

通过以下方式轻松完成第1部分：

test %>% group_by(AP) %>% mutate(total = cumsum(plusminus))

这使：

# A tibble: 7 x 4
# Groups:   AP [2]
            timestamp plusminus     AP total
               <dttm>     <dbl> <fctr> <dbl>
1 2017-09-29 09:23:00        -1      A    -1
2 2017-09-29 09:23:00         1      B     1
3 2017-09-29 09:23:00         1      B     2
4 2017-09-29 09:24:00         1      B     3
5 2017-09-29 09:28:00         1      B     4
6 2017-09-29 09:29:00         1      A     0
7 2017-09-29 09:31:00        -1      B     3

但是我不知道如何做第2部分 . 也就是说，我想知道如何执行聚合，以便后一个数据帧中的第二行被压缩以提供所需的输出 .

r dplyr

2 回答

  • 0

    计算运行总计后，需要重新分组以将每个时间戳-AP对组合在一起，然后汇总以保持最大值 . 如果你想保留最后一个值（而不是最大值），你可以保留最后一行（你也可以使用 slice(n()) ） . 在这里，答案是相同的，但请确保您的数据是这样的 .

    test %>%
  group_by(AP) %>%
  mutate(total = cumsum(plusminus)) %>%
  group_by(timestamp, AP) %>%
  summarise(maxTotal = max(total)
            , lastTotal = total[n()])

    给

    timestamp     AP maxTotal lastTotal
               <dttm> <fctr>    <dbl>     <dbl>
1 2017-09-29 09:23:00      A       -1        -1
2 2017-09-29 09:23:00      B        2         2
3 2017-09-29 09:24:00      B        3         3
4 2017-09-29 09:28:00      B        4         4
5 2017-09-29 09:29:00      A        0         0
6 2017-09-29 09:31:00      B        3         3
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  • 1

    这是一个 data.table 方法：

    DATA

    p <- structure(list(timestamp = structure(c(1506676980, 1506676980, 
1506676980, 1506677040, 1506677280, 1506677340, 1506677460), class = c("POSIXct", 
"POSIXt"), tzone = "UTC"), plusminus = c(-1, 1, 1, 1, 1, 1, -1
), AP = structure(c(1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("A", 
"B"), class = "factor")), .Names = c("timestamp", "plusminus", 
"AP"), row.names = c(NA, -7L), class = "data.frame")

    CODE

    library(data.table)
p <- as.data.table(p)
p[, total:= cumsum(plusminus), by = AP][, max(total), by = .(AP, lubridate::round_date(timestamp, unit = "min"))]

    OUTPUT

    AP           lubridate V1
1:  A 2017-09-29 09:23:00 -1
2:  B 2017-09-29 09:23:00  2
3:  B 2017-09-29 09:24:00  3
4:  B 2017-09-29 09:28:00  4
5:  A 2017-09-29 09:29:00  0
6:  B 2017-09-29 09:31:00  3

    以上代码段使用"chaining"（您可以将其视为类似于 %>% 方法）以获得所需的输出 . 首先，我们通过 AP 获得累计和，并将其保存到 total . 在第二步中，我们按 AP 和 timestamp （到最近的分钟）进行分组，并获得新定义的变量 total 的最大值 .

    我发现 data.table 有一个非常干净的方法，适用于大型数据集 .

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