如何使用dplyr聚合数据帧的多个列

具有列id、列类别、列成本和列颜色的数据帧

这是数据帧df

library(dplyr)

id <- c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 1) 
category <- (c("V", "V", "V", "W", "W", "W", "W"))
cost <- c(10, 15, 5, 2, 14, 20, 3)
colour <- c("red", "green", "red", "green", "blue","blue","blue")

df <- data.frame(id, category, cost, colour)
df$category <- as.character(df$category)

df
id    category    cost     colour
1     V           10       red
1     V           15       green
1     V           5        red
2     W           2        green
2     W           14       blue
3     W           20       blue
1     W           3        blue

我希望有一个新的数据帧df_new，每个id的频率（freq）、条目相等的类别条目数W（category_W）、条目相等的类别条目数V（category_V）、条目相等的每个id的总成本W（cost_W），类别条目为V（成本V）的每个id的总成本，以及每个唯一id的每个颜色条目的编号（颜色红色、颜色绿色、颜色蓝色）。 输出应该如下所示

id freq category_W    category_V    cost_W  cost_V    col_red  col_green col_blue
1  4      1             3             3       30        2           1       1     
2  2      2                          16                             1       1 
3  1      1                          20                                     1

我尝试了以下方法，但不起作用

df_new <- group_by(df, id) %>% summarize(freq = count(id), category_W = count(category == "W", na.rm=TRUE), category_V = count(category == "V", na.rm=TRUE), col_red = count(colour == "red", na.rm=TRUE), col_green = count(colour == "green", na.rm=TRUE),  col_blue = count(colour == "blue", na.rm=TRUE))    

df_new%汇总（freq=count（id），category=W=count（category==“W”，na.rm=TRUE），category=count（category==“V”，na.rm=TRUE），col_red=count（color==“red”，na.rm=TRUE），col_green=count（color==“green”，na.rm=TRUE），col=count（color==“blue”，na.rm=TRUE））

我不知道如何插入cost_W和cost_V的条件。 我得到错误：length（rows）==1不是真的

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提前多谢

好吧，你就快到了

您可以利用逻辑值在算术运算中转换为0和1这一事实。因此，当您对它们求和时，您将得到逻辑子句测试的特定值的计数

您可以使用相同的属性来计算成本。只需将逻辑子句与成本变量相乘。如果类别与您的兴趣相匹配，则对其求和，否则，它将减少为0

df_new <-
    group_by(df, id) %>% summarize(
      freq = n(),
      category_W = sum(category == "W", na.rm = TRUE),
      category_V = sum(category == "V", na.rm = TRUE),
      cost_W = sum((category == "W") * cost, na.rm = TRUE),
      cost_V = sum((category == "V") * cost, na.rm = TRUE),
      col_red = sum(colour == "red", na.rm = TRUE),
      col_green = sum(colour == "green", na.rm = TRUE),
      col_blue = sum(colour == "blue", na.rm = TRUE)
  )

df_新建%summary(
freq=n（），
类别W=总和（类别=“W”，na.rm=真），
类别=总和（类别=“V”，na.rm=真），
成本W=总和（（类别=“W”）*成本，na.rm=真），
成本=总和（（类别=“V”）*成本，na.rm=真），
颜色红色=和（颜色=“红色”，na.rm=真），
颜色绿色=和（颜色=“绿色”，na.rm=真），
col_blue=和（颜色=“蓝色”，na.rm=真）
)

好吧，你就快到了

您可以利用逻辑值在算术运算中转换为0和1这一事实。因此，当您对它们求和时，您将得到逻辑子句测试的特定值的计数

您可以使用相同的属性来计算成本。只需将逻辑子句与成本变量相乘。如果类别与您的兴趣相匹配，则对其求和，否则，它将减少为0

df_new <-
    group_by(df, id) %>% summarize(
      freq = n(),
      category_W = sum(category == "W", na.rm = TRUE),
      category_V = sum(category == "V", na.rm = TRUE),
      cost_W = sum((category == "W") * cost, na.rm = TRUE),
      cost_V = sum((category == "V") * cost, na.rm = TRUE),
      col_red = sum(colour == "red", na.rm = TRUE),
      col_green = sum(colour == "green", na.rm = TRUE),
      col_blue = sum(colour == "blue", na.rm = TRUE)
  )

df_新建%summary(
freq=n（），
类别W=总和（类别=“W”，na.rm=真），
类别=总和（类别=“V”，na.rm=真），
成本W=总和（（类别=“W”）*成本，na.rm=真），
成本=总和（（类别=“V”）*成本，na.rm=真），
颜色红色=和（颜色=“红色”，na.rm=真），
颜色绿色=和（颜色=“绿色”，na.rm=真），
col_blue=和（颜色=“蓝色”，na.rm=真）
)

数据帧中的

频率是多少？你是说成本吗？对不起，你当然是对的，我把它改成了成本。我想你只需要在代码中加上这个：total_cost_W=sum（cost_W），如果我没看错你的帖子……你的数据框中的频率是多少？你的意思是成本吗？对不起，你当然是对的，我把它改成了成本。我想你只需要在代码中加上这个：total_cost_W=sum（cost_W），如果我理解你的帖子的话……齐林斯基，非常感谢你的帮助和你的解释！齐林斯基，非常感谢你的帮助和解释！