如何在R中按名称聚合两列？

我得到了一个数据帧：

a <- c('A','A','B','B','A')
b <- c(1,1,1,1,2)
c <- c(NA,60,NA,100,NA)
d <- c(10,NA,10,NA,100)

frame <- data.frame(a,b,c,d)

> frame
  a  b   c  d
1 A  1  NA  10
2 A  1  60  NA
3 B  1  NA  10
4 B  1 100  NA
5 A  2  NA  100

---

我尝试了几种方法，比如dplyr中的aggregate（）和group，但不知怎的，它从来都不起作用。我想NA是个问题

对于

aggregate

，我们可能需要使用

na.action

aggregate(.~ a + b, frame, sum, na.rm = TRUE, na.action = 'na.pass')
#   a b   c   d
#1 A 1  60  10
#2 B 1 100  10
#3 A 2   0 100

---

如果我们打算对行进行子集划分

library(dplyr)
frame %>% 
    group_by(a, b) %>%
    mutate_at(vars(-group_cols()), ~ .[order(is.na(.))]) %>% 
    slice(1)
# A tibble: 3 x 4
# Groups:   a, b [3]
#  a         b     c     d
#  <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 A         1    60    10
#2 A         2    NA   100
#3 B         1   100    10

库（dplyr）
帧%>%
（a，b）组%>%
在（vars（-groupcols（）），~[顺序（is.na（.））]%>%处突变
切片（1）
#一个tibble:3x4
#组：a、b[3]
#a、b、c、d
#     
#16010
#2 A 2 NA 100
#3 B 1100 10

除了使用

aggreate（）

by外，您还可以使用以下代码来实现：

aggregate(frame[-(1:2)], frame[1:2], sum, na.rm = TRUE)

以致

> aggregate(frame[-(1:2)], frame[1:2], sum, na.rm = TRUE)
  a b   c   d
1 A 1  60  10
2 B 1 100  10
3 A 2   0 100

使用

data.table

和

hablar:：sum

：

库（data.table）
setDT（frame）[，（c=as.numeric（hablar:：sum_uz（c）），
d=作为数字（hablar:：sum_ud）），（a，b）]
#>a、b、c、d
#>1:16010
#>2:B110010
#>3:A 2NA 100

或者在

base

中，我们可以定义自己的函数，并将其与

aggregate

一起使用，如akrun在其回答中所示：

---

sum\up>使用
dplyr
和
tidyr
可以将数据重塑为长格式，过滤NA行，然后重塑为宽格式。这基本上结合了c和d值，并保留了c列中的
NA

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
帧%>%
枢轴长度（c:d）%>%
过滤器（！is.na（值））%>%
排列（名称）%%>%
枢轴（名称从=名称）
#>#tibble:3 x 4
#>a、b、c、d
#>      
#>16010
#>2B110010
#>3 A 2 NA 100

IMO的一个小麻烦是，与之前的
tidyr:：spread
不同，
tidyr:：pivot\u wide
保持数据的顺序；如果你不调用
arrange
，你会得到d列，然后是c列，因为过滤后的观察顺序。
起初我想知道为什么会这么复杂，但是这个
dplyr
解决方案似乎是解决方案中唯一返回
NA
的解决方案，就像问题中预期的解决方案一样。
> aggregate(frame[-(1:2)], frame[1:2], sum, na.rm = TRUE)
  a b   c   d
1 A 1  60  10
2 B 1 100  10
3 A 2   0 100