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私がdfを持っている場合：

> ID<-c("A","A","A","B","B","B","B","C","C","C","C")
> attr<-c("yes1","yes1","no","yes2","yes1","yes1","yes1","no","no","yes1","yes2")
> df = data.frame(ID, attr) ; df
   ID attr
1   A yes1
2   A yes1
3   A   no
4   B yes2
5   B yes1
6   B yes1
7   B yes1
8   C   no
9   C   no
10  C yes1
11  C yes2

何千ものIDがあります。IDごとの属性の割合を出力する別の列を追加したいと思い"yes"ます。属性が1つしかない場合も同様です"no"。

     ID    %yes   #no
1     A    66.7     1
2     B     100     0
3     C      50     2

SQLに似た行を統合する方法はありますGROUP BYか？最終的に、この新しいdfはIDを分類し、元のdfに追加されます。

     ID    attr    result
1     A    yes1       Pos
2     A    yes1       Pos
3     A      no     False
4     B    yes2   TruePos
5     B    yes1   TruePos
6     B    yes1   TruePos
7     B    yes1   TruePos
8     C      no     False
9     C      no     False
10    C    yes1       Pos
11    C    yes2       Pos
4

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3

data.tableパッケージを見てください：

パッケージをロードし、に変換しdata.frameますdata.table。key=グループ化列を指定するために使用します。

library(data.table)
DT <- data.table(df, key="ID")

集計を実行します。

DT2 <- DT[, list(pct = length(grep("yes", attr))/length(attr),
                 no = sum(attr == "no")), by=key(DT)]
DT2
#    ID       pct no
# 1:  A 0.6666667  1
# 2:  B 1.0000000  0
# 3:  C 0.5000000  2
于 2012-11-29T18:36:35.943 に答える
2

これにより、IDレベルごとの「はい」の割合がわかります。

by(substr(df$attr,1,3)=="yes",INDICES=df$ID,FUN=mean)

これにより、IDレベルごとの「no」エントリの数がわかります。

by(df$attr=="no",INDICES=df$ID,FUN=sum)
于 2012-11-29T18:27:59.677 に答える