長格式功能

可能重複：
faster way to create variable that aggregates a column by id 長格式功能

我有一個項目的麻煩。我創建了一個長格式的數據框（稱爲dat）（我複製下面的前3行），並且我想計算2000年到2011年美國所有銀行的稅前收入的平均值。我將如何去做？我在R方面幾乎沒有任何經驗。如果答案太明顯，我很抱歉，但我找不到任何東西，而且我已經花了很多時間在這個項目上。先謝謝你！

KeyItem  Bank Country Year Value 
1 Pretax Income WELLS_FARGO_&_COMPANY UNITED STATES 2011 2.365600e+10        
2 Total Assets WELLS_FARGO_&_COMPANY UNITED STATES 2011 1.313867e+12        
3 Total Liabilities WELLS_FARGO_&_COMPANY UNITED STATES 2011 1.172180e+12

來源

2012-11-02 MarMarko

歡迎來到SO，這個問題在此之前已經被詢問了很多次。嘗試http://stackoverflow.com/questions/8225621/faster-way-to-create-variable-that-aggregates-a-column-by-id例如 – mnel

歡迎來到SO。 @mnel是正確的 - 關於聚合的問題已經在這裏多次提出。對於您的問題，您必須同時彙總和分類您的數據。您可以稍後彙總第一個和子集，或者，如果您的數據集非常大，則先選擇子集，然後彙總（這是我在答案中演示的內容，但不是那麼喜歡通過實驗遠離您學習的樂趣）。此外，作爲您的必讀書籍，這裏的大多數用戶通常會對[可重現的示例]做出更快速的響應（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example）。 – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

下面應該讓你開始。你基本上需要做兩件事：子集和聚合。我將演示一個基本的R解決方案和一個data.table解決方案。

首先，一些樣本數據。

set.seed(1) # So you can reproduce my results 
dat <- data.frame(KeyItem = rep(c("Pretax", "TotalAssets", "TotalLiabilities"), 
           times = 30), 
        Bank = rep(c("WellsFargo", "BankOfAmerica", "ICICI"), 
          each = 30), 
        Country = rep(c("UnitedStates", "India"), times = c(60, 30)), 
        Year = rep(c(2000:2009), each = 3, times = 3), 
        Value = runif(90, min=300, max=600))

讓我們從「國家」和「年」「稅前」值的總平均值，但只適用於2001年至2005年

aggregate(Value ~ Country + Year, 
      dat[dat$KeyItem == "Pretax" & dat$Year >= 2001 & dat$Year <=2005, ], 
      mean) 
#   Country Year Value 
# 1   India 2001 399.7184 
# 2 UnitedStates 2001 464.1638 
# 3   India 2002 443.5636 
# 4 UnitedStates 2002 560.8373 
# 5   India 2003 562.5964 
# 6 UnitedStates 2003 370.9591 
# 7   India 2004 404.0050 
# 8 UnitedStates 2004 520.4933 
# 9   India 2005 567.6595 
# 10 UnitedStates 2005 493.0583

下面是data.table

同樣的事情

library(data.table) 
DT <- data.table(dat, key = "Country,Bank,Year") 
subset(DT, KeyItem == "Pretax")[Year %between% c(2001, 2005), 
    mean(Value), by = list(Country, Year)] 
#   Country Year  V1 
# 1:  India 2001 399.7184 
# 2:  India 2002 443.5636 
# 3:  India 2003 562.5964 
# 4:  India 2004 404.0050 
# 5:  India 2005 567.6595 
# 6: UnitedStates 2001 464.1638 
# 7: UnitedStates 2002 560.8373 
# 8: UnitedStates 2003 370.9591 
# 9: UnitedStates 2004 520.4933 
# 10: UnitedStates 2005 493.0583

來源

2012-11-02 12:15:06 A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

當然，你也會做類似的子集，以獲得美國的銀行。 – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

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