是否在行、R数据框或Excel中查找重复值？

目前需要以下数据框的帮助（在Excel中也是相同的格式，因此可以在Excel或R中完成）

数据帧：

Company_id    Year    Month    Employee_Range   Employees Cheese Chips Eggs
1             2014    NA       NA               NA         1       0    0   
1             2014    NA       NA               NA         1       0    0  
1             2014    NA       NA               NA         1       0    0 
2             2014    NA       NA               NA         0       1    0
3             2014    NA       NA               NA         0       0    1 
3             2014    NA       NA               NA         0       0    1

dataframe继续运行大约630000行，下面是一些进一步的信息

1） 对于列company_id，每个公司都编号为1=company 1，2=company 2，依此类推。每个公司都会根据他们是否多次收到薯条、鸡蛋或奶酪而重复，这就是为什么公司2只有一行

2） “奶酪、薯条和鸡蛋”列下的数字仅表示1=“是他们点的”和0=“不是他们没有点的”，因此它就像一个理货台，但每个公司都是一行

3） 其余信息不适用，因为不需要

4） 如果一家公司选择鸡蛋、奶酪或薯条中的一种，那么它只是该栏而已！没有公司选择多个项目的情况或事件，因此所有数字都包含在该公司的单个列中

我希望找到一种方法来查找给定公司行的计数总和，因此我希望生成一个dataframe或excel表，例如：

   Company_id    Year    Month    Employee_Range   Employees Cheese Chips Eggs
        1          2014    NA       NA               NA         3       0    0
        2          2014    NA       NA               NA         0       1    0
        3          2014    NA       NA               NA         0       0   2

任何想法都是有用的

---

谢谢，

使用

dplyr

的解决方案<代码>dat2是最终输出

library(dplyr)

dat2 <- dat %>%
  group_by(Company_id, Year, Month, Employee_Range, Employees) %>%
  summarise_at(vars(Cheese, Chips, Eggs), funs(sum(.))) %>%
  ungroup()
dat2
# # A tibble: 3 x 8
#   Company_id  Year Month Employee_Range Employees Cheese Chips  Eggs
#        <int> <int> <lgl> <lgl>          <lgl>      <int> <int> <int>
# 1          1  2014 NA    NA             NA             3     0     0
# 2          2  2014 NA    NA             NA             0     1     0
# 3          3  2014 NA    NA             NA             0     0     2

库（dplyr）
dat2%
分组依据（公司id、年、月、员工范围、员工）%>%
在（VAR（奶酪、薯条、鸡蛋）、funs（sum（%））%和%
解组（）
dat2
##tibble:3 x 8
#公司id年月员工范围员工奶酪薯条鸡蛋
#                             
#1 1 2014年不适用3 0 0
#2 2014年不适用0 1 0
#3 3 2014年不适用0 2

数据

dat <- read.table(text = "Company_id    Year    Month    Employee_Range   Employees Cheese Chips Eggs
1             2014    NA       NA               NA         1       0    0   
1             2014    NA       NA               NA         1       0    0  
1             2014    NA       NA               NA         1       0    0 
2             2014    NA       NA               NA         0       1    0
3             2014    NA       NA               NA         0       0    1 
3             2014    NA       NA               NA         0       0    1",
                  header = TRUE)

dat试试这个：

library(dplyr)

df %>% 
  group_by(Company_id, Year, Month, Employee_Range) %>% 
  summarize(Cheese = sum(Cheese), 
            Chips = sum(Chips),
            Eggs = sum(Eggs)) %>%
as.data.frame()

结果如你所愿：

  Company_id Year Month Employee_Range Cheese Chips Eggs
1          1 2014    NA             NA      3     0    0
2          2 2014    NA             NA      0     1    0
3          3 2014    NA             NA      0     0    2

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