使用 R 在数据集中按月计算的条件一致

Posted 2023-02-16

【中文标题】使用 R 在数据集中按月计算的条件一致

【英文标题】：conditional Agreegate of count month wise in a dataset using R

【发布时间】：2018-10-28 04:32:24

【问题描述】：

我有一个列值为 Job_code、Months、Days 的数据框。

我需要将月份与 Days （60）等条件进行汇总

普通聚合函数只给出按月聚合的数据（但我没有看到这样的条件聚合）

输入数据：

df <- data.frame(
            'Job Code' = c(1,1,8,9,1,1,2,3,4,2,3,4,5,6,7,5,6,7,2,3,4,8,4),
            'Months' = c('Apr', 'May','Mar','Jan','Feb','Jun','Jul','Aug','Sep','Dec','Nov','Oct','Oct','Nov','Sep','Jun','Jul','Apr','Mar','May','Jan','Feb','Dec'),
            'Days' = c(30,30,60,80,30,30,60,80,30,30,60,80,30,30,60,80,40,50,90,60,80,40,50)
          )

输出必须是：

Months 0-30 30-60 >60 Total 
Jan 0 0 2 2 
Feb 1 1 0 2 
Mar 0 1 1 2 
Apr 1 1 0 2 
May 1 1 0 2 
Jun 1 0 1 2 
Jul 0 2 0 2 
Aug 0 0 1 1 
Sep 1 1 0 2 
Oct 1 0 1 2 
Nov 1 1 0 2 
Dec 1 1 0 2 
Total 8 2 5 23

请原谅对齐方式，因为一旦我点击保存或提交，它就会改变

输出列必须类似于月、60 天，并按月汇总计数

【参考方案1】：

您可以在数据框本身中创建一个group 列，然后根据该列进行计数：

df$group <- ifelse(df$Days <= 30, "0-30", ifelse(df$Days <= 60, "30-60", ">60"))

table(df$Months, df$group)

      >60 0-30 30-60
  Apr   0    1     1
  Aug   1    0     0
  Dec   0    1     1
  Feb   0    1     1
  Jan   2    0     0
  Jul   0    0     2
  Jun   1    1     0
  Mar   1    0     1
  May   0    1     1
  Nov   0    1     1
  Oct   1    1     0
  Sep   0    1     1