选择第一行并在R中的数据框中的group_中聚合

我有以下数据

 df <-  tibble::tribble(
      ~V1,          ~V2,              ~V3,      ~V4,       ~V5,
    "CTV10016020", "PoP", "2020-06-08 01:50:07", 220L,   "Music",
    "CTV10016020", "PoP", "2020-06-08 01:53:45",   8L,    "Music",
    "CTV10016020", "PoP", "2020-06-08 01:53:53", 133L,   "Music",
    "CTV10016020", "PoP", "2020-06-08 01:56:05", 234L,   "Music",
    "CTV10016020", "PoP", "2020-06-08 01:59:57",   0L, "Control",
    "CTVM11011420", "Game", "2020-06-08 02:03:00",   0L, "Control",
    "CTVM11011420", "Game", "2020-06-08 02:03:00",  10L,    "Music",
    "CTVM11011420", "Game", "2020-06-08 02:03:07", 116L,   "Music",
    "CTVM11011420", "Game", "2020-06-08 02:05:01",  32L,   "Audio",
    "CTVM11011420", "Game", "2020-06-08 02:05:32", 208L,   "Music",
    "CTVM11011420", "Game", "2020-06-08 02:08:36",  42L,   "Audio"
    )

---

使用

dplyr

df %>%
  group_by(V1, V2) %>%
  mutate(total=sum(V4)) %>%
  select(-c(V4, V5)) %>%
  distinct() %>%
  filter(V3==first(V3))

给你

#一个tible:2 x 4
#分组：V1、V2[2]
V1 V2 V3总计
1 CTV10016020 PoP 2020-06-08 01:50:07595
2 CTVM11011420游戏2020-06-08 02:03:00 408

使用

dplyr

df %>%
  group_by(V1, V2) %>%
  mutate(total=sum(V4)) %>%
  select(-c(V4, V5)) %>%
  distinct() %>%
  filter(V3==first(V3))

给你

#一个tible:2 x 4
#分组：V1、V2[2]
V1 V2 V3总计
1 CTV10016020 PoP 2020-06-08 01:50:07595
2 CTVM11011420游戏2020-06-08 02:03:00 408

如果我们删除

group\u by

之后的

mutate

步骤，并在

summary

中使用该步骤，OP的方法应该可以正常工作，因为在

summary

之后，我们会得到

summary

中使用的唯一列以及任何分组列，即

mutate

，以首先得到

（V3）

未进入输出

library(dplyr)
 df %>% 
    mutate(V3= as.POSIXct(V3, "%Y-%m-%d %H:%M:%OS", tz = "Europe/Helsinki")) %>%
    group_by(V1, V2) %>%
    summarise(V3 = first(V3), total = sum(V4))
# A tibble: 2 x 4
# Groups:   V1 [2]
#  V1           V2    V3                  total
#  <chr>        <chr> <chr>               <int>
#1 CTV10016020  PoP   2020-06-08 01:50:07   595
#2 CTVM11011420 Game  2020-06-08 02:03:00   408

库（dplyr）
df%>%
变异（V3=as.POSIXct（V3，“%Y-%m-%d%H:%m:%OS”，tz=“欧洲/赫尔辛基”））%>%
分组依据（V1，V2）%>%
总结（V3=第一个（V3），总计=总和（V4））
#一个tibble:2x4
#分组：V1[2]
#V1 V2 V3总计
#                          
#1 CTV10016020 PoP 2020-06-08 01:50:07595
#2 CTVM11011420游戏2020-06-08 02:03:00 408

如果我们删除

group\u by

之后的

mutate

步骤，并在

summary

中使用该步骤，OP的方法应该可以正常工作，因为在

summary

之后，我们会得到

summary

中使用的唯一列以及任何分组列，即

mutate

，以首先得到

（V3）

未进入输出

library(dplyr)
 df %>% 
    mutate(V3= as.POSIXct(V3, "%Y-%m-%d %H:%M:%OS", tz = "Europe/Helsinki")) %>%
    group_by(V1, V2) %>%
    summarise(V3 = first(V3), total = sum(V4))
# A tibble: 2 x 4
# Groups:   V1 [2]
#  V1           V2    V3                  total
#  <chr>        <chr> <chr>               <int>
#1 CTV10016020  PoP   2020-06-08 01:50:07   595
#2 CTVM11011420 Game  2020-06-08 02:03:00   408

库（dplyr）
df%>%
变异（V3=as.POSIXct（V3，“%Y-%m-%d%H:%m:%OS”，tz=“欧洲/赫尔辛基”））%>%
分组依据（V1，V2）%>%
总结（V3=第一个（V3），总计=总和（V4））
#一个tibble:2x4
#分组：V1[2]
#V1 V2 V3总计
#                          
#1 CTV10016020 PoP 2020-06-08 01:50:07595
#2 CTVM11011420游戏2020-06-08 02:03:00 408