总结在一个长格式的数据帧与tidyverse两个变量

Question

我有一个整洁的格式简单的数据帧：

  group variable               value
  <fct> <chr>                  <dbl>
1     fishers_here         100
1     money_per_fisher     2000
1     unnecessary_variable 10
2     fishers_here         140
2     money_per_fisher     8000
2     unnecessary_variable 304
3     fishers_here         10
3     money_per_fisher     9000
....

每个组我想有变量“总钱集团”，这仅仅是fishers_here * money_per_fisher;基本上我想它看起来就像这样：

  group variable               value
  <fct> <chr>                  <dbl>
1     fishers_here         100
1     money_per_fisher     2000
1     unnecessary_variable 10
1     TOTAL_MONEY          200000

....

有没有得到这个与tidyverse做了一个简单的方法？通过简单的我的意思，而不必进行筛选，归纳，添加变量列在后面，然后将两个单独现在dataframes。

Answer 1

您可以spread，做乘法，然后gather备份。注意：我假设有在组号一个错字第6行，因为我评论的，它应该是第2组而不是组1.如果不是这种情况，则需要一些额外的清洁步骤。您还可以将结果行，但是你想排序（例如放行的每个组一起回来）

library(tidyverse)
tbl <- read_table2(
  "group variable               value
  1     fishers_here         100
1     money_per_fisher     2000
1     unnecessary_variable 10
2     fishers_here         140
2     money_per_fisher     8000
2     unnecessary_variable 304
3     fishers_here         10
3     money_per_fisher     9000"
)
tbl %>%
  spread(variable, value) %>%
  mutate(total_money_in_group = money_per_fisher * fishers_here) %>%
  gather(variable, value, -group)
#> # A tibble: 12 x 3
#>    group variable               value
#>    <dbl> <chr>                  <dbl>
#>  1     1 fishers_here             100
#>  2     2 fishers_here             140
#>  3     3 fishers_here              10
#>  4     1 money_per_fisher        2000
#>  5     2 money_per_fisher        8000
#>  6     3 money_per_fisher        9000
#>  7     1 unnecessary_variable      10
#>  8     2 unnecessary_variable     304
#>  9     3 unnecessary_variable      NA
#> 10     1 total_money_in_group  200000
#> 11     2 total_money_in_group 1120000
#> 12     3 total_money_in_group   90000

由reprex package创建于2019年2月4日（v0.2.1）

Answer 2

一种选择是filter的“money_per_fisher”，“fishers_here”，通过“组”分组，summarise得到的“价值”的prod，与原始数据和arrange通过“组”绑定行

library(tidyverse)
df1 %>%
   filter(variable %in% c('fishers_here', 'money_per_fisher')) %>%
   group_by(group) %>% 
   summarise(variable = "total_money_in_group", value = prod(value)) %>% 
   bind_rows(tbl, .) %>% 
   arrange(group)
# A tibble: 11 x 3
#   group variable               value
#   <int> <chr>                  <dbl>
# 1     1 fishers_here             100
# 2     1 money_per_fisher        2000
# 3     1 unnecessary_variable      10
# 4     1 total_money_in_group  200000
# 5     2 fishers_here             140
# 6     2 money_per_fisher        8000
# 7     2 unnecessary_variable     304
# 8     2 total_money_in_group 1120000
# 9     3 fishers_here              10
#10     3 money_per_fisher        9000
#11     3 total_money_in_group   90000

data

df1 <- structure(list(group = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L),
 variable = c("fishers_here", 
 "money_per_fisher", "unnecessary_variable", "fishers_here", "money_per_fisher", 
 "unnecessary_variable", "fishers_here", "money_per_fisher"), 
value = c(100L, 2000L, 10L, 140L, 8000L, 304L, 10L, 9000L
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))

Answer 3

根据你的输出，我认为这是一个可能的解决方案：

df %>% 
   group_by(group) %>% 
   summarise(value = prod(value))

编辑：如果你想在原始数据集一栏，您可以改用mutate的summarise