R 按唯一标识符聚合并将相关值连接到字符串中

我有一个需求，我想象可以通过聚合或重塑来满足，但我不太清楚

我有一个品牌名称列表，以及随附的ID号ID。该数据格式较长，因此名称可以有多个ID。我想按品牌名称进行重复数据消除，并将多个可能的id连接成一个由注释分隔的字符串

例如：

brand            id 
RadioShack       2308
Rag & Bone       4466
Ragu             1830
Ragu             4518
Ralph Lauren     1638
Ralph Lauren     2719
Ralph Lauren     2720
Ralph Lauren     2721
Ralph Lauren     2722 

应成为：

RadioShack       2308
Rag & Bone       4466
Ragu             1830,4518
Ralph Lauren     1638,2719,2720,2721,2722

---

我将如何实现这一点？

让我们调用data.frame DF

使用聚合的另一种替代方法是：

正如@davidernburg在评论中提到的，另一种选择是使用toString函数：

aggregate(id ~ brand, data = DF, toString)

---

下面是base R中的信息：

myby <- by(df$id,df$brand,function(x)paste(x,collapse=","))

或者，如果加载data.table包，这将起作用：

dt <- data.table(df)
dt[,paste(id,collapse=","),by=brand]
#           brand                       V1
# 1:   RadioShack                     2308
# 2:   Rag & Bone                     4466
# 3:         Ragu                1830,4518
# 4: Ralph Lauren 1638,2719,2720,2721,2722

data.table中的一行非常干净

两种选择： 结果列表

结果作为字符串

笔记 即使这两个结果在打印时看起来是一样的，但它们看起来是一样的，事实上它们非常不同，允许使用不同的功能

也就是说，使用列表选项，第一个选项允许您在原始ID上执行功能

后者将使您能够更轻松地显示信息，包括导出到CSV或excel，但要对id进行操作，需要将其重新拼接。

或使用：

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其中DF是data.frame的名称。

非常奇怪，R不允许我输出这个data.frame…我想是因为id是一个列表。如何导出到CSV？@Jilber我认为id输出列的类应该是字符而不是列表，因为OP想要导出数据帧。+1。我喜欢这个解决方案，因为它是供我自己使用的。不过，对于OP的问题，我认为您可能需要将其更改为aggregateid~brand，paste，collapse=，data=df或类似。值得一提的是，aggregateid~brand，df，toString也可能发生。如果我想做同样的事情，但仅针对特定值，会发生什么情况？。我的意思是，在您的示例中，仅id==2308。在您想要的输出中，Ragu不应该出现两次，对吗？对于每个品牌，您希望结果是id列表还是拼凑在一起的单个字符串？谢谢！ListId有效，但为什么？@LauriK，ListId与答案中的第一个选项相同。唯一的区别是列表中的名称是否明确给出。outter列表data.table将转换为含义列，因为所有data.tables和data.frames实际上只是一个列列表。内部列表表示每个单元格中的值都是ListThank！我使用的是Pastid，sep=，最后得到的是未聚合的结果。事实证明，我需要使用pasteid，collapse=，这将使汇总列成为逗号分隔的字符串类型。。不是一个向量…不，正如在其他答案中一样，结果是data.frame，一个名为id of class character的向量包含id字符串，按问题中的要求用逗号分隔。is.vectorDF$id返回TRUE。如果你有一个关于这个方法的问题，考虑把它作为一个新的问题发布。me@SamFirke，请您告知我如何使用您的解决方案仅粘贴唯一的id值，而存在与品牌对应的重复id值？谢谢尝试添加unique，使其成为pasteuniqueid，collapse=，-如果这样做不起作用，那么应该发布一个新问题。

aggregate(id ~ brand, data = DF, toString)

myby <- by(df$id,df$brand,function(x)paste(x,collapse=","))

#                                    id
# RadioShack                       2308
# Rag & Bone                       4466
# Ragu                        1830,4518
# Ralph Lauren 1638,2719,2720,2721,2722

dt <- data.table(df)
dt[,paste(id,collapse=","),by=brand]
#           brand                       V1
# 1:   RadioShack                     2308
# 2:   Rag & Bone                     4466
# 3:         Ragu                1830,4518
# 4: Ralph Lauren 1638,2719,2720,2721,2722

library(data.table)
setDT(DF)

DF[ , .(id = list(id)), by = brand]
          brand                       id
1:   RadioShack                     2308
2:   Rag & Bone                     4466
3:         Ragu                1830,4518
4: Ralph Lauren 1638,2719,2720,2721,2722
> 

DF[ , .(id = paste(id, collapse=",")), by = brand]
          brand                       id
1:   RadioShack                     2308
2:   Rag & Bone                     4466
3:         Ragu                1830,4518
4: Ralph Lauren 1638,2719,2720,2721,2722

library(dplyr)
DF %>%
  group_by(brand) %>%
  summarise(id = paste(id, collapse = ","))