R 按组聚合行\u按条件

如果可能的话，我想在dplyr中解决这个问题

我有一个数据框：

Item         Count
Bike Tire    15
Car Tire     6
H. Window    3
S. Windows   7
Spare Tires  1
Widget X     88
Widget Z     34
...

我希望获得要聚合到的数据帧：

Item       Count
Tires      22
H. Window  3
S. Windows 7 
Widget X   88
Widget Z   34
...

我得到了这个far-filterdata，greplglob2rx*tire*，data$Item，ignore.case=TRUE，这样我就可以看到哪些行会匹配，但是我如何才能对_进行分组，以便在示例中聚合数据？我可能也会对其他项目执行相同的操作，但只想先了解基本情况。

这里有一个选项，可以将组中具有“tire”子字符串的“Item”替换为“Tires”，并获得“Count”的总和

library(dplyr)
df1 %>%
   group_by(Item = replace(Item, grepl("Tire", Item), "Tires")) %>%
   summarise(Count = sum(Count))
# A tibble: 5 x 2
#  Item       Count
#  <chr>      <int>
#1 H. Window      3
#2 S. Windows     7
#3 Tires         22
#4 Widget X      88
#5 Widget Z      34

这里有一个选项可以将组_by中具有“tire”子字符串的“Item”替换为“Tires”，并获得“Count”的总和

library(dplyr)
df1 %>%
   group_by(Item = replace(Item, grepl("Tire", Item), "Tires")) %>%
   summarise(Count = sum(Count))
# A tibble: 5 x 2
#  Item       Count
#  <chr>      <int>
#1 H. Window      3
#2 S. Windows     7
#3 Tires         22
#4 Widget X      88
#5 Widget Z      34

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“你是说轮胎吗？”肖恩：对不起，是轮胎。UpdatedSo最终会首先进行替换，此时group_by实际上只是一个显式的group by=项。您还可以在group by之外进行替换，只保留group_byItem。这很有意思。@Shawn是的，你可以在变异中做，然后做分组，但我想我会取消一步你是说轮胎吗？@Shawn抱歉，是轮胎。UpdatedSo最终会首先进行替换，此时group_by实际上只是一个显式的group by=项。您还可以在group by之外进行替换，只保留group_byItem。这很有趣。@Shawn是的，你可以在变异中做，然后做分组，但我想我会消除一个步骤