R 两列聚合

我有一个数据集，包含商店不同分支机构的商品价格，看起来有点像这样：

Item,Chain,Branch1,Branch2,Branch3
Laptop,Sears,1000,1100,900
Laptop,JCP,1300,900,1200
Laptop,Macys,1500,1800,1700
TV,Sears,800,600,700
TV,JCP,400,600,700
TV,Macys,900,1000,1100

我想要的是：对于每个独特的商品和连锁店组合，计算三个分支店的中间价

我尝试了一些类似的方法

aggregate(data[,3:5], list(data$Item, data$Chain), median)

但它不起作用。关于如何解决这个问题，你有什么想法吗？

你可以使用

groupby（）

和

summary（）

：

库（dplyr）
df%
分组依据（项目、链）%>%
总结（中位数=中位数（c（Branch1、Branch2、Branch3）））

您可以使用

分组依据（）

和

摘要（）

：

库（dplyr）
df%
分组依据（项目、链）%>%
总结（中位数=中位数（c（Branch1、Branch2、Branch3）））

问题在于

聚合（）

聚合每一列

为完整起见，以下是一些替代方法：

1.基本R行方向

apply（）

2. <代码>数据表 3. <代码>数据.表格在重新调整为长格式后 在聚合之前，请执行以下操作以将宽格式重塑为长格式：

library(data.table)
melt(setDT(dat), c("Item", "Chain"))[, .(median = median(value)), by = .(Item, Chain)]

资料 由于

data

和

df

是R函数的名称，我将使用不同的名称以避免难以调试的名称冲突的风险：

dat <- data.table::fread("
Item,Chain,Branch1,Branch2,Branch3
Laptop,Sears,1000,1100,900
Laptop,JCP,1300,900,1200
Laptop,Macys,1500,1800,1700
TV,Sears,800,600,700
TV,JCP,400,600,700
TV,Macys,900,1000,1100")

---

dat问题在于
aggregate（）
聚合每一列

为完整起见，以下是一些替代方法：

1.基本R行方向
apply（）
2. <代码>数据表

3. <代码>数据.表格在重新调整为长格式后 在聚合之前，请执行以下操作以将宽格式重塑为长格式：

library(data.table)
melt(setDT(dat), c("Item", "Chain"))[, .(median = median(value)), by = .(Item, Chain)]

资料 由于

data

和

df

是R函数的名称，我将使用不同的名称以避免难以调试的名称冲突的风险：

dat <- data.table::fread("
Item,Chain,Branch1,Branch2,Branch3
Laptop,Sears,1000,1100,900
Laptop,JCP,1300,900,1200
Laptop,Macys,1500,1800,1700
TV,Sears,800,600,700
TV,JCP,400,600,700
TV,Macys,900,1000,1100")

---

dat
Item
的每个组合只有一行，
Chain
是一个SQL标记，您可以执行：
聚合（分支~Item+Chain，重塑（数据，3:5，dir=“long”，sep=”“），中值）
Item

的每个组合只有一行，

Chain

是一个SQL标记，您可以这样做：

aggregate（Branch~Item+Chain，restrape（data，3:5，dir=“long”，sep=“”），media）

您也可以在分组之前收集（Branch，Price，-Item，-Chain），然后进行总结（media=media（Price））。您还可以在分组之前收集（分支、价格、-项目、-链），然后进行汇总（中位数=中位数（价格））。

     Item Chain median
1: Laptop Sears   1000
2: Laptop   JCP   1200
3: Laptop Macys   1700
4:     TV Sears    700
5:     TV   JCP    600
6:     TV Macys   1000

library(data.table)
melt(setDT(dat), c("Item", "Chain"))[, .(median = median(value)), by = .(Item, Chain)]

     Item Chain median
1: Laptop Sears   1000
2: Laptop   JCP   1200
3: Laptop Macys   1700
4:     TV Sears    700
5:     TV   JCP    600
6:     TV Macys   1000

dat <- data.table::fread("
Item,Chain,Branch1,Branch2,Branch3
Laptop,Sears,1000,1100,900
Laptop,JCP,1300,900,1200
Laptop,Macys,1500,1800,1700
TV,Sears,800,600,700
TV,JCP,400,600,700
TV,Macys,900,1000,1100")