在R中的数据帧中逐行SUMIFS

Question

新海报，但长期读者。我遇到了一个问题，我没有在R中找到解决方案。基本上是跨两个数据帧的条件求和。

每个数据帧都有多个XID和日期。

我想要的是D1中的SUMIF

有人可以解释一下怎么做吗？

非常感谢。

**编辑*

嗨，这两个数据框如下：

D1：

结构（列表（datecreat =结构（c）（17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17295,17295,17295,17295,17295,17295， 17295,17295,17295,17295,17295,17295,17295,17295,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240， 17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240,17240， 17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309,17309， 17309,17309,17309,17295,17295），class =“Date”），dateadj = structure（c（17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395， 17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,1799 5,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395， 17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395， 17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395,17395），class =“Date”），dlisted = c（ 155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100， 100,100,100,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155， 155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,155,86,86,86,86,86， 86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,100,100） ，adjdlisted = c（10 5,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,50,50,50,50,50,50,50,50,50,50,50,50， 50,50,50,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105， 105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,105,36,36,36,36,36， 36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,50,50） ，XID = c（“1661533JPY”，“1661533RUE”，“1661533MYE”，“1661533AUE”，“1661533SGE”，“1661533BHE”，“1661533QAE”，“1661533SKE”，“1661533AEE”，“1661533TWE”，“1661533NZE”，“ 1661533USE“，”1661533HKE“，”1661533CNE“，”1661333HKE“，”1661333AEE“，”1661333BHE“，”1661333USE“，”1661333MYE“，”1661333JPY“，”1661333AUE“，”1661333SKE“，”1661333NZE“，”1661333TWE“ ，“1661333QAE”，“1661333RUE”，“1661333CNE”，“1661333SGE”，“1534203JPY”，“1534203RUE”，“1534203TWE”，“1534203SKE”，“1534203USE”，“1534203NZE”，“1534203QAE”，“1534203HKE”，“ 1534203SGE“，”1534203MYE“，”1534 203AUE“，”1534203BHE“，”1534203CNE“，”1534203AEE“，”1536523CNE“，”1536523QAE“，”1536523SKE“，”1536523BHE“，”1536523RUE“，”1536523AUE“，”1536523MYE“，”1536523JPY“，”1536523HKE“ ，“1536523NZE”，“1536523TWE”，“1536523USE”，“1536523AEE”，“1536523SGE”，“1536533SKE”，“1536533NZE”，“1536533HKE”，“1536533QAE”，“1536533BHE”，“1536533AEE”，“1536533AUE”，“ 1536533SGE“，”1536533RUE“，”1536533TWE“，”1536533CNE“，”1536533MYE“，”1536533JPY“，”1536533USE“，”1536693HKE“，”1536693CNE“，”1536693SKE“，”1536693NZE“，”1536693TWE“，”1536693MYE“ ，“1536693AEE”，“1536693JPY”，“1536693QAE”，“1536693AUE”，“1536693SGE”，“1536693USE”，“1536693RUE”，“1536693BHE”，“1536703HKE”，“1536703BHE”，“1536703CNE”，“1536703MYE”，“ 1536703TWE“，”1536703NZE“，”1536703AUE“，”1536703USE“，”1536703JPY“，”1536703AEE“，”1536703SKE“，”1536703SGE“，”1536703QAE“，”1536703RUE“，”1724593TWE“，”1724593QAE“））,. Names = c（“datecreat”，“dateadj”，“dlisted”，“adjdlisted”，“XID”），row.names = c（NA，100L），class =“data.frame”）

D2：

结构（列表（Product.ID = c）（1098803,1098803,1098803,1132503,1132503,1132503,1132503,1138833,1138833,1142033,1145443,1149133,1149133,1149883,1151313,1154713,11547331,1154733,115553,11155523， 1155883,1156803,1158133,1158883,1158903,1158983,1159943,1160033,1160043,1160763,1161003,1163693,1163693,116633,1165193,1165193,1166843,1166843,1168183,1168493,1170133,1170313,1172513,1173083,1174213， 1174213,1174213,1174213,1174213,1174443,1174473,1174473,1174473,1174473,1174473,1174473,1174523,1178173,1178173,1178233,1181483,1181483,1181483,1182023,1182023,1182023,1182083,1185163,1185163,1185303， 1187793,1187793,1187793,1187793,1187793,11887713,118897,1189703,1190023,1190353,1190353,1190363,1190363,1190363,1190403,1193383,1193383,1193433,1193473,1193473,1196043,1197753,1198223,1198223,1198223， 1198223,1198223,1198223,1198223,1198223），货币=结构（c（4L，8L，17L，4L，5L，8L，17L，17L，18L，4L，17 L，2L，17L，17L，4L，17L，6L，18L，13L，14L，17L，17L，4L，17L，5L，2L，17L，17L，17L，17L，4L，5L，7L，4L，2L， 17L，8L，17L，11L，5L，17L，6L，18L，2L，4L，6L，13L，15L，17L，4L，2L，4L，7L，9L，17L，18L，6L，4L，17L，17L， 9L，17L，18L，2L，9L，18L，17L，7L，17L，2L，6L，7L，14L，17L，18L，9L，4L，17L，7L，4L，18L，4L，5L，18L，7L， 4L，15L，17L，5L，17L，17L，4L，2L，4L，5L，6L，7L，10L，15L，17L），。标签= c（“AEE”，“AUE”，“BHE”，“CAD “，”CNE“，”EUR“，”GBP“，”HKE“，”JPY“，”MYE“，”NZE“，”QAE“，”RUE“，”SGE“，”SKE“，”TWE“， “USD”，“USE”），class =“factor”），Page.Views = c（1L，1L，1L，3L，2L，4L，4L，14L，1L，1L，1L，1L，3L，1L， 5L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，4L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，1L，1L，1L，1L，2L，1L，6L，3L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，1L，1L，3L，10L，3L，5L，6L，1L，1L，5L，2L，1L，1L，1L，1L，1L， 5L，2L，2L，1L，1L，1L，2L，1L，1L，2L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L， 2L，1L，2L，2L，10L，6L，1L，4L，1L，1L，12L），日期=结构（c（1 7360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360， 17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360， 17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360， 17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360,17360） ，class =“Date”），XID = c（“1098803CAD”，“1098803HKE”，“1098803USD”，“1132503CAD”，“1132503CNE”，“1132503HKE”，“1132503USD”，“1138833USD”，“1138833USE”，“1142033CAD “，”1145443USD“，”1149133AUE“，”1149133USD“，”1149883USD“，”1151313CAD“，”1154713USD“，”1154733EUR“，”1154733USE“，”1155523RUE“，”1155523S GE“，”1155883USD“，”1156803USD“，”1158133CAD“，”1158883USD“，”1158903CNE“，”1158983AUE“，”1159943USD“，”1160033USD“，”1160043USD“，”1160763USD“，”1161003CAD“，”1163693CNE“ ，“1163693GBP”，“1164633CAD”，“1165193AUE”，“1165193USD”，“1166843HKE”，“1166843USD”，“1168183NZE”，“1168493CNE”，“1170133USD”，“1170313EUR”，“1172513USE”，“1173083AUE”，“ 1174213CAD“，”1174213EUR“，”1174213RUE“，”1174213SKE“，”1174213USD“，”1174443CAD“，”1174473AUE“，”1174473CAD“，”1174473GBP“，”1174473JPY“，”1174473USD“，”1174473USE“，”1174523EUR“ ，“1178173CAD”，“1178173USD”，“1178233USD”，“1181483JPY”，“1181483USD”，“1181483USE”，“1182023AUE”，“1182023JPY”，“1182023USE”，“1182083USD”，“1185163GBP”，“1185163USD”，“ 1185303AUE“，”1187793EUR“，”1187793GBP“，”1187793SGE“，”1187793USD“，”1187793USE“，”1187873JPY“，”1189703CAD“，”1189703USD“，”1190023GBP“，”1190353CAD“，”1190353USE“，”1190363CAD“ ，“1190363CNE”，“1190363USE”，“1190403GBP”，“1193383CAD”，“1193383SKE”，“1193433USD”，“1193473CNE”，“1193473USD”，“1196043USD”，“ 1197753CAD“，”1198223AUE“，”1198223CAD“，”1198223CNE“，”1198223EUR“，”1198223GBP“，”1198223MYE“，”1198223SKE“，”1198223USD“））,. Name = c（”Product.ID“，”货币“，”Page.Views“，”date“，”XID“），row.names = c（NA，100L），class =”data.frame“）

我想要的是*在D1中添加新列，总共D2 $ Page.Views IF D1 $ XID == D2 $ XID和D2 $ date是<D1 $ dateadj。*

谢谢

Answer 1

虽然OP中提到的数据对我来说似乎不准确，因为在XID和D1之间找不到匹配的D2值。 mapply函数可用于执行条件sum。

    #Function accept value of XID and dateadj and return sum from D2    
    Summ <- function(x, y){
      sum(D2[D2$XID == x & D2$date < y, "Page.Views"])
    }
    #use mapply function to call Summ on row-wise data on D1
    D1$TPage.View <- mapply(Summ, D1$XID, D1$dateadj)