R-根据条件向量对数据进行分组并求和

我不知道如何将数据按具有多个条件的列分组。我想有一个灵活的滑块，设置组的数量，并计算行的总和，以便在条形图中显示它们。以下是我所做的，我希望有人有一个想法：

我有一组数据如下：

print(mydata)
Deviation   Fuel
-98893        10
-98032        20
-93958        30
-68953        40
-67829        50

等等等等等等

最后，它们将显示在条形图中。现在我想按“偏差”对数据进行分组。使用library（Shining），我制作了一个滑块来定义组的数量

> input
[1] 4

所以“输入”给出了mydata必须按4组分组的信息。然后我需要“偏差”的范围，以便应用这些组，然后我可以计算每个组的范围：

ABWGES <- -min(mydata$Deviation)+max(mydata$Deviation)
STEP <- round(ABWGES/input)
print(STEP)
[1] 24923

正如您所看到的，缺少一个组，因为没有任何数字符合组3的要求。所以我的条形图只有3个条，这很烦人。应该是这样的：

Deviation   Fuel    group
    -98893        10    1
    -98032        20    1
    -93958        30    1
    -68953        40    2
    -67829        50    2
    -63738        60    2
    -60031        70    2
    -55063        80    2
    -54864        90    2
    -53042       100    2
    -52000       110    2
    -51000       120    2
         0         0    3
       500       130    4
       800       140    4

---

我想对大量数据执行此过程，那么有人知道如何执行吗？另外，我尝试使用setDT将数据分组。

我们可以使用

tidyr

中的

complete

来获取缺少的组合

library(tidyverse)
df1 %>% 
   complete(group = full_seq(group, 1), fill = list(Deviation = 0, Fuel = 0))  
# A tibble: 15 x 3
#   group Deviation  Fuel
#   <dbl>     <dbl> <dbl>
# 1     1    -98893    10
# 2     1    -98032    20
# 3     1    -93958    30
# 4     2    -68953    40
# 5     2    -67829    50
# 6     2    -63738    60
# 7     2    -60031    70
# 8     2    -55063    80
# 9     2    -54864    90
#10     2    -53042   100
#11     2    -52000   110
#12     2    -51000   120
#13     3         0     0
#14     4       500   130
#15     4       800   140

库（tidyverse）
df1%>%
完成（组=满（组，1），填充=列表（偏差=0，燃料=0））
#一个tibble:15x3
#组偏差燃料
#         
# 1     1    -98893    10
# 2     1    -98032    20
# 3     1    -93958    30
# 4     2    -68953    40
# 5     2    -67829    50
# 6     2    -63738    60
# 7     2    -60031    70
# 8     2    -55063    80
# 9     2    -54864    90
#10     2    -53042   100
#11     2    -52000   110
#12     2    -51000   120
#13     3         0     0
#14     4       500   130
#15     4       800   140

数据

---

df1我们可以使用
complete
from
tidyr
获取缺少的组合

library(tidyverse)
df1 %>% 
   complete(group = full_seq(group, 1), fill = list(Deviation = 0, Fuel = 0))  
# A tibble: 15 x 3
#   group Deviation  Fuel
#   <dbl>     <dbl> <dbl>
# 1     1    -98893    10
# 2     1    -98032    20
# 3     1    -93958    30
# 4     2    -68953    40
# 5     2    -67829    50
# 6     2    -63738    60
# 7     2    -60031    70
# 8     2    -55063    80
# 9     2    -54864    90
#10     2    -53042   100
#11     2    -52000   110
#12     2    -51000   120
#13     3         0     0
#14     4       500   130
#15     4       800   140

库（tidyverse）
df1%>%
完成（组=满（组，1），填充=列表（偏差=0，燃料=0））
#一个tibble:15x3
#组偏差燃料
#         
# 1     1    -98893    10
# 2     1    -98032    20
# 3     1    -93958    30
# 4     2    -68953    40
# 5     2    -67829    50
# 6     2    -63738    60
# 7     2    -60031    70
# 8     2    -55063    80
# 9     2    -54864    90
#10     2    -53042   100
#11     2    -52000   110
#12     2    -51000   120
#13     3         0     0
#14     4       500   130
#15     4       800   140

数据
df1@ErikSteiner请具体说明出了什么问题。谢谢，我正在和回复邮件的机修工搏斗。我过去常用Enter来表示一个新列，但stackoverflow让我发疯了。我用library（data.table）将一个组应用于所有行：setDT（mydata）[…然后分组并总结：#一个tible:3 x 3组Abweichung BW Gesamt 11-290883 60 2-526520 720 3 4 1300 270现在我想实施你的建议：#添加缺少的组mydata%>%完成（组=完整的顺序（组，1），填充=列表（Abweichung=0，BW\Gesamt=0））这将给我一条错误消息：error in use method（“full seq”）：没有适用于“factor”类对象的“full seq”方法请阅读此文以获得更好的格式。我不熟悉堆栈溢出和格式设置，限制真的很烦人：非常感谢！！！：D Wuuuuuuuuu！#一个tible:4 x 3组Abweichung BW#Gesamt 1 1-290883 60 2-526520 720 3 3 0 4 1300270@ErikSteinerPle请具体说明出了什么问题。谢谢我正在与回复的后处理机制进行斗争。我以前使用Enter来表示新列，但stackoverflow让我发疯。我使用library（data.table）将一个组应用于所有行：setDT（mydata）[…然后分组并总结：#一个tible:3 x 3组Abweichung BW Gesamt 11-290883 60 2-526520 720 3 4 1300 270现在我想实施你的建议：#添加缺少的组mydata%>%完成（组=完整的顺序（组，1），填充=列表（Abweichung=0，BW\Gesamt=0））这将给我一条错误消息：error in use method（“full seq”）：没有适用于“factor”类对象的“full seq”方法请阅读此文以获得更好的格式。我不熟悉堆栈溢出和格式限制，它真的很烦人：非常感谢！！！：D Wuuuuuuuuu！#一个tible:4 x 3组Abweichung BW#Gesamt 1 1-290883 60 2-526520 720 3 3 0 4 1300 270
df1 <- structure(list(Deviation = c(-98893L, -98032L, -93958L, -68953L, 
-67829L, -63738L, -60031L, -55063L, -54864L, -53042L, -52000L, 
 -51000L, 500L, 800L), Fuel = c(10L, 20L, 30L, 40L, 50L, 60L, 
70L, 80L, 90L, 100L, 110L, 120L, 130L, 140L), group = c(1L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L)), .Names = c("Deviation", 
"Fuel", "group"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -14L
 ))