更改列时如何避免R中的for循环

我正在使用一个看起来非常类似于以下内容的数据帧：

这是一个600000行数据帧。我想做的是，对于同一日期内的每个重复实例，我想将成本除以重复实例的总数。我也只想考虑那些属于“销售”策略的人。 例如，在1/1/16中，有两个“帮助包”也属于“销售”策略。因为在同一日期内有两个实例，所以我想将每个实例的成本除以2（因此每个实例的成本为5美元）

这是我的代码：

for(i in 1:length(dfExample$Date)){
  if(dfExample$Tactic) == "Sales"){
    list = agrep(dfExample$Package[i], dfExample$Package)
    for(i in list){
      date_repeats = agrep(i, dfExample$Date)
      dfExample$Cost[date_repeats] = dfExample$Package[i]/length(date_repeats)
      }
  }
}

---

这是难以置信的低效和缓慢。我知道一定有更好的方法来实现这一点。任何帮助都将不胜感激。谢谢大家!

使用

dplyr

：

library(dplyr)
dfExample %>%
    group_by(Date, Package, Tactic) %>%
    mutate(Cost = Cost / n())

---

我有点不明白你所说的“实例”是什么意思。这个（很清楚）按日期、包和战术分组，所以会考虑这些列的独特组合作为石斑。如果在“实例”的定义中未包含

策略

，则可以仅按日期和包将其删除为分组。

使用

dplyr

：

library(dplyr)
dfExample %>%
    group_by(Date, Package, Tactic) %>%
    mutate(Cost = Cost / n())

我有点不明白你所说的“实例”是什么意思。这个（很清楚）按日期、包和战术分组，所以会考虑这些列的独特组合作为石斑。如果在“实例”的定义中未包含

策略

，则可以仅按日期和包将其删除到组中。

ave（）

可以提供无需额外包的解决方案：

with(dfExample, Cost / ave(Cost, Date, Package, Tactic, FUN=length))

ave（）

可以提供无需额外软件包的解决方案：

with(dfExample, Cost / ave(Cost, Date, Package, Tactic, FUN=length))

---

没有人想要数据的图像。与

dput（液滴液位（头部（您的_数据））共享您的数据）

。它可以复制/粘贴并保留列类。没有人想要数据的图像。与

dput（液滴液位（头部（您的_数据））共享您的数据）

。它将是可复制/粘贴的，并保留列类。