使用dplyr按用户折叠行

我想根据用户折叠行，同时将“1”放在相应的列上

每个用户的每一行只能有一个“1”，因此不需要向以下行添加任何内容

我的df：

User  +1  +2  +3  +4  +5
   A   1   0   0   0   0
   A   0   1   0   0   0
   A   0   0   0   0   1
   B   0   0   1   0   0 
   B   0   0   0   1   0

预期结果：

User  +1  +2  +3  +4  +5
   A   1   1   0   0   1
   B   0   0   1   1   0 

---

任何帮助都将不胜感激

看起来您可以使用

对每个人进行总结

：

df %>% group_by(User) %>% summarise_all(funs(sum))

---

编辑说明：替换了

summary\u each

，现在已被弃用为

summary\u all

这里是可选的

dplyr

解决方案

df %>% group_by(User) %>% do(as.list(colSums(.)))

---

或

数据表

可能的实现

library(data.table)
setDT(df)[, lapply(.SD, sum), User]

或

---

或者使用base R，更简单

aggregate(. ~ User, df, sum)

---

我的方法是首先将数据转换为长格式，然后进行聚合，如果出于显示目的需要，再转换回宽格式

因此，使用

tidyr

df %>% gather(rating, count, -User) %>%
  group_by(User, rating) %>%
  summarise(count = max(count)) %>% 
  spread(rating, count)

第一次聚集将转换为长格式（使用

p

而不是

+

）：

>df%>%gather（评级、计数，-用户）
用户评级计数
1 A p1 1
2 A p1 0
3 A p1 0
4b p10
5b p10
6a p20
...

---

剩下的步骤执行聚合，然后转换回宽格式。

真不敢相信我不知道每个步骤的摘要。非常感谢你<在dplyr中，code>summary_each已停止，也许可以将答案更改为

summary_all（）

？

df %>% gather(rating, count, -User) %>%
  group_by(User, rating) %>%
  summarise(count = max(count)) %>% 
  spread(rating, count)

> df <- read.table(header=TRUE, text='User  p1  p2  p3  p4  p5
   A   1   0   0   0   0
   A   0   1   0   0   0
   A   0   0   0   0   1
   B   0   0   1   0   0 
   B   0   0   0   1   0
')
> df %>% gather(rating, count, -User)
   User rating count
1     A     p1     1
2     A     p1     0
3     A     p1     0
4     B     p1     0
5     B     p1     0
6     A     p2     0
...