R 是否有将具有匹配值的多行合并为一行的函数？

您好，我很难找到下面这种特殊情况的解决方案。 我有这样的数据集，一个显示公共交通数据的数据集。 BSTN和ASTN是公共交通站点的ID

#   card_id transaction  BSTN   ASTN  transfer  Ttime
#     1          1         a     b      0         1
#     1          1         b     c      1         2
#     2          3         e     f      0         3
#     2          3         g     h      1         4
#     2          3         i     j      2         5
#     3          1         k     l      0         1 
#     4          1         m     n      0         2
#     4          2         o     p      0         3

所以我知道，对于卡id#1，一个人从a旅行到c 我想把这些行合并成一个如下所示的数据表

#   card_id transaction  BSTN   ASTN  transfer  Ttime
#     1          1         a     c      1         3
#     2          3         e     j      2         12
#     3          1         k     l      0         1 
#     4          1         m     n      0         2
#     4          2         o     p      0         3

问题是对于卡id#2，BSTN和ASTN的第三行和第四行不匹配（f和g），这与卡id#1的情况不同，但不管怎样，如果“事务”列中的值 都是一样的

---

是否有合适的代码？

也许这可以通过使用

dplyr

得到您所需要的。这可能需要根据与其余数据的细微差别进行更多调整

数据

df%
分组依据（卡id，交易）%>%
汇总（BSTN=BSTN[which.min（传输）]，
ASTN=ASTN[which.max（传输）]，
转移=最大值（转移），
Ttime=总和（Ttime））
#一个tibble:5x6
#组别：卡号[4]
#卡id交易BSTN ASTN传输时间
#                   
#11AC13
#2 3 e j 2 12
#31KL01
#4 4 1米n 0 2
#5 4 2 o p 0 3

也许这可以通过使用

dplyr

获得您所需要的。这可能需要根据与其余数据的细微差别进行更多调整

数据

df%
分组依据（卡id，交易）%>%
汇总（BSTN=BSTN[which.min（传输）]，
ASTN=ASTN[which.max（传输）]，
转移=最大值（转移），
Ttime=总和（Ttime））
#一个tibble:5x6
#组别：卡号[4]
#卡id交易BSTN ASTN传输时间
#                   
#11AC13
#2 3 e j 2 12
#31KL01
#4 4 1米n 0 2
#5 4 2 o p 0 3

准确地说，对于每笔交易，您需要最低转账号码（0）的BSTN，然后是最高转账号码的ASTN吗？@Adam yes。对于相同的事务id是的，但我有更多具有不同事务id的数据。我想将具有相同事务ID的数据子集，并将它们组合成一行。可以准确地说，对于每个事务，您需要具有最低传输编号（0）的BSTN，然后是来自最高传输编号的ASTN吗？@Adam yes。对于相同的事务id是的，但我有更多具有不同事务id的数据。我想将具有相同事务ID的数据子集，并将它们合并为一个rothanks！，但是现在我遇到了另一个问题，一些交易ID对于不同的卡ID是重复的，如果我想对具有相同交易ID的卡ID执行此过程，该怎么办。有些交易id是相同的，即使它们是不同的卡id数据…如果您很难理解这个问题，很抱歉Adam。英语不是我的第一语言。我更新了问题。问题是交易ID可能会重复，即使它们是不同的卡ID。因此，我只希望根据卡id（？）合并具有相同事务id的数据，因此不会合并卡id 4，因为它们具有不同的事务id。是的，

groupby（card\u id，transaction）

将在这两个上分组。因此，它只会在给定的卡中合并交易。拥有多个“transaction=1”记录在这里不是问题。代码没有返回你想要的吗？现在我明白你的代码了！谢谢，我想我得到了我想要的！感激只需将其添加到摘要行

Ttime=sum（Ttime）

。我来编辑。我建议您查看

dplyr

上的一些帮助文档。我想这对你会有很大帮助。谢谢！，但是现在我遇到了另一个问题，一些交易ID对于不同的卡ID是重复的，如果我想对具有相同交易ID的卡ID执行此过程，该怎么办。有些交易id是相同的，即使它们是不同的卡id数据…如果您很难理解这个问题，很抱歉Adam。英语不是我的第一语言。我更新了问题。问题是交易ID可能会重复，即使它们是不同的卡ID。因此，我只希望根据卡id（？）合并具有相同事务id的数据，因此不会合并卡id 4，因为它们具有不同的事务id。是的，

groupby（card\u id，transaction）

将在这两个上分组。因此，它只会在给定的卡中合并交易。拥有多个“transaction=1”记录在这里不是问题。代码没有返回你想要的吗？现在我明白你的代码了！谢谢，我想我得到了我想要的！感激只需将其添加到摘要行

Ttime=sum（Ttime）

。我来编辑。我建议您查看

dplyr

上的一些帮助文档。我想这对你会有很大帮助。