我有一个有两列的数据帧。第一列包含类别，如“第一”，“第二”，“第三”，第二列有数字，表示我从“类别”中看到特定组的次数。
例如:
Category Frequency
First 10
First 15
First 5
Second 2
Third 14
Third 20
Second 3
我想按类别对数据进行排序，并将所有频率相加:
Category Frequency
First 30
Second 5
Third 34
在R中怎么做呢?
当前回答
你也可以使用by()函数:
x2 <- by(x$Frequency, x$Category, sum)
do.call(rbind,as.list(x2))
其他那些包(plyr，重塑)的好处是返回data.frame，但是by()值得熟悉一下，因为它是一个基函数。
其他回答
几年后，只是为了添加另一个简单的基本R解决方案，由于某种原因这里没有给出——xtabs
xtabs(Frequency ~ Category, df)
# Category
# First Second Third
# 30 5 34
或者你想要回数据帧
as.data.frame(xtabs(Frequency ~ Category, df))
# Category Freq
# 1 First 30
# 2 Second 5
# 3 Third 34
如果x是一个包含你的数据的数据框架，那么下面的代码将完成你想要的:
require(reshape)
recast(x, Category ~ ., fun.aggregate=sum)
对于dplyr 1.1.0及以上版本，你可以在总结中使用.by。这个快捷方式避免使用group_by，并返回一个未分组的数据帧:
library(dplyr)
x %>%
summarise(Frequency = sum(Frequency), .by = Category)
从dplyr 1.0.0开始，可以使用across()函数:
df %>%
group_by(Category) %>%
summarise(across(Frequency, sum))
Category Frequency
<chr> <int>
1 First 30
2 Second 5
3 Third 34
如果对多个变量感兴趣:
df %>%
group_by(Category) %>%
summarise(across(c(Frequency, Frequency2), sum))
Category Frequency Frequency2
<chr> <int> <int>
1 First 30 55
2 Second 5 29
3 Third 34 190
以及使用select helper来选择变量:
df %>%
group_by(Category) %>%
summarise(across(starts_with("Freq"), sum))
Category Frequency Frequency2 Frequency3
<chr> <int> <int> <dbl>
1 First 30 55 110
2 Second 5 29 58
3 Third 34 190 380
样本数据:
df <- read.table(text = "Category Frequency Frequency2 Frequency3
1 First 10 10 20
2 First 15 30 60
3 First 5 15 30
4 Second 2 8 16
5 Third 14 70 140
6 Third 20 120 240
7 Second 3 21 42",
header = TRUE,
stringsAsFactors = FALSE)
你也可以使用by()函数:
x2 <- by(x$Frequency, x$Category, sum)
do.call(rbind,as.list(x2))
其他那些包(plyr，重塑)的好处是返回data.frame，但是by()值得熟悉一下，因为它是一个基函数。
