如何根据使用 dplyr 的组上的聚合函数计算新列(在汇总统计信息上添加汇总统计信息)?
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【中文标题】如何根据使用 dplyr 的组上的聚合函数计算新列(在汇总统计信息上添加汇总统计信息)?【英文标题】:How to calculate new column depending on aggregate function on group using dplyr (add summary statistics on the summary statistics)? 【发布时间】:2017-07-01 23:51:19 【问题描述】:我经常需要为 R 数据框(长格式)计算一个新列,其值应取决于组的聚合函数(例如 sum)。例如,我可能想知道某天某产品在销售额中所占的比例:
daily fraction = revenue for product i on day d / sum or revenue for all products on day d
我目前的策略是总结加入:
library(dplyr)
join_summary <- function(data, ...) left_join(data, summarise(data, ...))
data = data.frame(
day = c(1,1,2,2,3,3),
product = rep(c("A", "B"), 3),
revenue = c(2, 4, 8, 7, 9, 2)
)
data2 <- data %>%
group_by(day) %>%
join_summary(daily_revenue = sum(revenue)) %>%
mutate(revenue_fraction = revenue / daily_revenue)
这可行,但我不确定它是否是反模式。在多行上重复相同的数据(每日收入)似乎有点低效,在我的数据框中乱扔聚合。我的问题是:
我目前的做法好吗? 有没有更好的方法,最好使用dplyr
或更广泛的 Hadleyverse 提供的工具?
我真的需要我的自定义函数join_summary
,还是可以使用现有的dplyr
动词来完成? (不过,我更喜欢留在“管道流”中。)
【问题讨论】:
如果这是您想要的输出,mutate
似乎可以工作:data %>% group_by(day) %>% mutate(daily_revenue = sum(revenue), revenue_fraction = revenue / daily_revenue)
。我会考虑将 daily_revenue 保持为一种反模式,如果有的话,它属于一天级别的某个单独的表(比如你的摘要表)。
这个问题是关于将每组统计数据(收入总和)加入原始数据帧,然后在汇总统计数据上计算汇总统计数据。因此,它与其他问题不同。
【参考方案1】:
除了使用summarise
进行聚合之外,您还可以使用mutate
将汇总统计信息分配给整列:
data %>%
group_by(day) %>%
mutate(
daily_revenue = sum(revenue),
revenue_fraction = revenue / daily_revenue
)
给了
Source: local data frame [6 x 5]
Groups: day [3]
day product revenue daily_revenue revenue_fraction
<dbl> <fctr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1 A 2 6 0.3333333
2 1 B 4 6 0.6666667
3 2 A 8 15 0.5333333
4 2 B 7 15 0.4666667
5 3 A 9 11 0.8181818
6 3 B 2 11 0.1818182
这是可行的,因为值 sum(revenue)
被回收以填充组中的所有行。
【讨论】:
我假设如果我只做revenue_fraction = revenue / sum(revenue)
,R 将不够聪明,无法缓存sum
的结果并因此一遍又一遍地计算?
@Anders R 也在那里完成这项工作。 sum(revenue)
将被计算一次,然后 revenue / sum(revenue)
将被计算,分母循环使用以理解两个不同长度的向量的划分。以上是关于如何根据使用 dplyr 的组上的聚合函数计算新列(在汇总统计信息上添加汇总统计信息)?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
argparse 子命令和组:在自己的组上的子命令中设置帮助对话框,而不隐藏在***帮助对话框中
使用 dplyr mutate 函数根据当前行有条件地创建新变量