R 如何按组对时间序列数据行求和？
我的数据集如下所示：R 如何按组对时间序列数据行求和？,r,time-series,row,aggregate,R,Time Series,Row,Aggregate,我的数据集如下所示： block <- c(1,1,2,2,3,3,4,4) treatment <- c(1,1,2,2,1,1,2,2) type <- c("adult1","adult2","adult1","adult2","adult1","adult2","adult1","adult2") t1 <- c(1,1,2,2,3,3,4,4) t2 <- c(1,1,2,2,3,3,4,4) t100 <- c(1,1,2,2,3,3,4,4) d
block <- c(1,1,2,2,3,3,4,4)
treatment <- c(1,1,2,2,1,1,2,2)
type <- c("adult1","adult2","adult1","adult2","adult1","adult2","adult1","adult2")
t1 <- c(1,1,2,2,3,3,4,4)
t2 <- c(1,1,2,2,3,3,4,4)
t100 <- c(1,1,2,2,3,3,4,4)
df <- data.frame(block,treatment, type,t1,t2,t100)
我收到一条错误消息，说“参数必须具有相同的长度”。对于
聚合t1:t100块治疗进行分组：
df_final = aggregate(cbind(t1, t2, t100) ~ block + treatment, data = df, sum)
df_final$type1 = "adult"
结果：
block treatment t1 t2 t100 type1
1 1 1 2 2 2 adult
2 3 1 6 6 6 adult
3 2 2 4 4 4 adult
4 4 2 8 8 8 adult
# A tibble: 4 x 6
# Groups: block [4]
block treatment t1 t2 t100 type1
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 1 2 2 2 adult
2 2 2 4 4 4 adult
3 3 1 6 6 6 adult
4 4 2 8 8 8 adult
block treatment t1 t2 t100
1: 1 1 2 2 2
2: 2 2 4 4 4
3: 3 1 6 6 6
4: 4 2 8 8 8
或者您可以使用dplyr
：
library(dplyr)
df %>%
group_by(block, treatment) %>%
summarize_at(vars(t1:t100), sum) %>%
mutate(type1 = "adult")
或
结果：
block treatment t1 t2 t100 type1
1 1 1 2 2 2 adult
2 3 1 6 6 6 adult
3 2 2 4 4 4 adult
4 4 2 8 8 8 adult
# A tibble: 4 x 6
# Groups: block [4]
block treatment t1 t2 t100 type1
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 1 2 2 2 adult
2 2 2 4 4 4 adult
3 3 1 6 6 6 adult
4 4 2 8 8 8 adult
block treatment t1 t2 t100
1: 1 1 2 2 2
2: 2 2 4 4 4
3: 3 1 6 6 6
4: 4 2 8 8 8
结果：
block treatment t1 t2 t100 type1
1 1 1 2 2 2 adult
2 3 1 6 6 6 adult
3 2 2 4 4 4 adult
4 4 2 8 8 8 adult
# A tibble: 4 x 6
# Groups: block [4]
block treatment t1 t2 t100 type1
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 1 2 2 2 adult
2 2 2 4 4 4 adult
3 3 1 6 6 6 adult
4 4 2 8 8 8 adult
block treatment t1 t2 t100
1: 1 1 2 2 2
2: 2 2 4 4 4
3: 3 1 6 6 6
4: 4 2 8 8 8
使用aggregate
可以使用公式对t1:t100
进行汇总，并按block
和治疗进行分组
：
df_final = aggregate(cbind(t1, t2, t100) ~ block + treatment, data = df, sum)
df_final$type1 = "adult"
结果：
block treatment t1 t2 t100 type1
1 1 1 2 2 2 adult
2 3 1 6 6 6 adult
3 2 2 4 4 4 adult
4 4 2 8 8 8 adult
# A tibble: 4 x 6
# Groups: block [4]
block treatment t1 t2 t100 type1
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 1 2 2 2 adult
2 2 2 4 4 4 adult
3 3 1 6 6 6 adult
4 4 2 8 8 8 adult
block treatment t1 t2 t100
1: 1 1 2 2 2
2: 2 2 4 4 4
3: 3 1 6 6 6
4: 4 2 8 8 8
或者您可以使用dplyr
：
library(dplyr)
df %>%
group_by(block, treatment) %>%
summarize_at(vars(t1:t100), sum) %>%
mutate(type1 = "adult")
或
结果：
block treatment t1 t2 t100 type1
1 1 1 2 2 2 adult
2 3 1 6 6 6 adult
3 2 2 4 4 4 adult
4 4 2 8 8 8 adult
# A tibble: 4 x 6
# Groups: block [4]
block treatment t1 t2 t100 type1
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 1 2 2 2 adult
2 2 2 4 4 4 adult
3 3 1 6 6 6 adult
4 4 2 8 8 8 adult
block treatment t1 t2 t100
1: 1 1 2 2 2
2: 2 2 4 4 4
3: 3 1 6 6 6
4: 4 2 8 8 8
结果：
block treatment t1 t2 t100 type1
1 1 1 2 2 2 adult
2 3 1 6 6 6 adult
3 2 2 4 4 4 adult
4 4 2 8 8 8 adult
# A tibble: 4 x 6
# Groups: block [4]
block treatment t1 t2 t100 type1
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 1 2 2 2 adult
2 2 2 4 4 4 adult
3 3 1 6 6 6 adult
4 4 2 8 8 8 adult
block treatment t1 t2 t100
1: 1 1 2 2 2
2: 2 2 4 4 4
3: 3 1 6 6 6
4: 4 2 8 8 8
基R中的溶液：
df <- cbind.data.frame(
aggregate(cbind(t1, t2, t100) ~ block + treatment, data = df, FUN = sum),
type = "adult");
# block treatment t1 t2 t100 type
#1 1 1 2 2 2 adult
#2 3 1 6 6 6 adult
#3 2 2 4 4 4 adult
#4 4 2 8 8 8 adult
基R中的溶液：
df <- cbind.data.frame(
aggregate(cbind(t1, t2, t100) ~ block + treatment, data = df, FUN = sum),
type = "adult");
# block treatment t1 t2 t100 type
#1 1 1 2 2 2 adult
#2 3 1 6 6 6 adult
#3 2 2 4 4 4 adult
#4 4 2 8 8 8 adult
比我快；-）不错的一个@useR。我的数据集中有几个col。我试着这样做：df_final=aggregate（cbind（df[，3:5]）~block+treatment，data=df，sum）
我得到一个错误，表示类型列表无效。有什么建议吗？@PythonDabble在这种情况下，我建议使用dplyr
方法，或者使用as.formula
和paste0
的变量名构造一个公式，并将其输入到aggregate
中。我认为aggregate
中的cbind
语法不支持列索引。我尝试在输入时使用dplyr（vars（df[4:6]）
但我得到一个错误，该错误表示必须解析为整数列位置，而不是list@useR你可能会对我添加的microbenchmark
比较感兴趣。我总是惊讶于数据的速度有多快。table
可以。快告诉我；-）一个不错的@useR。我的数据集中有几个col。我试着这样做：df_final=aggregate（cbind（df[，3:5]）~block+treatment，data=df，sum）
我得到一个错误，表示类型列表无效。有什么建议吗？@PythonDabble在这种情况下，我建议使用dplyr
方法，或者使用as.formula
和paste0
的变量名构造一个公式，并将其输入到aggregate
中。我认为aggregate
中的cbind
语法不支持列索引。我尝试在输入时使用dplyr（vars（df[4:6]）
但我得到一个错误，该错误表示必须解析为整数列位置，而不是list@useR您可能对我添加的microbenchmark
比较感兴趣。我总是对data.table
的速度感到惊讶。@useR您是对的。不知道这是如何工作的。现在更正，并且（接近-）与您的相同。在我的辩护中，您最初只有dplyr
解决方案，后来添加了基本R解决方案。@用户您是对的。不知道这是如何工作的。现在更正，与您的（几乎）相同。在我的辩护中，您最初只有dplyr
解决方案，后来添加了基本R解决方案。