Question

我在R中有一个非常大的数据框，并希望为其他列中的每个不同值总和两列，例如说我们在一天内在各个商店中拥有交易数据帧的数据，如下所示

shop <- data.frame('shop_id' = c(1, 1, 1, 2, 3, 3), 
  'shop_name' = c('Shop A', 'Shop A', 'Shop A', 'Shop B', 'Shop C', 'Shop C'), 
  'city' = c('London', 'London', 'London', 'Cardiff', 'Dublin', 'Dublin'), 
  'sale' = c(12, 5, 9, 15, 10, 18), 
  'profit' = c(3, 1, 3, 6, 5, 9))

是：

shop_id  shop_name    city      sale profit
   1     Shop A       London    12   3
   1     Shop A       London    5    1
   1     Shop A       London    9    3
   2     Shop B       Cardiff   15   6
   3     Shop C       Dublin    10   5
   3     Shop C       Dublin    18   9

我想总结每家商店的销售和利润：

shop_id  shop_name    city      sale profit
   1     Shop A       London    26   7
   2     Shop B       Cardiff   15   6
   3     Shop C       Dublin    28   14

我目前正在使用以下代码执行此操作：

 shop_day <-ddply(shop, "shop_id", transform, sale=sum(sale), profit=sum(profit))
 shop_day <- subset(shop_day, !duplicated(shop_id))

工作得非常好，但正如我所说的我的数据帧很大（140,000行，37列和近100,000个我想要求和的唯一行）并且我的代码需要很长时间才能运行，然后最终说它已经耗尽内存

有没有人知道最有效的方法。

提前致谢！

Answer 1

**强制性数据表答案**

> library(data.table)
data.table 1.8.0  For help type: help("data.table")
> shop.dt <- data.table(shop)
> shop.dt[,list(sale=sum(sale), profit=sum(profit)), by='shop_id']
     shop_id sale profit
[1,]       1   26      7
[2,]       2   15      6
[3,]       3   28     14
>

在事情变得更大之前听起来不错......

shop <- data.frame(shop_id = letters[1:10], profit=rnorm(1e7), sale=rnorm(1e7))
shop.dt <- data.table(shop)

> system.time(ddply(shop, .(shop_id), summarise, sale=sum(sale), profit=sum(profit)))
   user  system elapsed 
  4.156   1.324   5.514 
> system.time(shop.dt[,list(sale=sum(sale), profit=sum(profit)), by='shop_id'])
   user  system elapsed 
  0.728   0.108   0.840 
>

如果使用密钥创建data.table，则可以获得额外的速度提升：

shop.dt <- data.table(shop, key='shop_id')

> system.time(shop.dt[,list(sale=sum(sale), profit=sum(profit)), by='shop_id'])
   user  system elapsed 
  0.252   0.084   0.336 
>

Answer 2

以下是如何使用基数R来加速这样的操作：

idx <- split(1:nrow(shop), shop$shop_id)
a2 <- data.frame(shop_id=sapply(idx, function(i) shop$shop_id[i[1]]),
                 sale=sapply(idx, function(i) sum(shop$sale[i])), 
                 profit=sapply(idx, function(i) sum(shop$profit[i])) )

对于我系统上的ddply汇总版本，时间减少到0.75秒对5.70秒。

Answer 3

我认为最简单的方法是在dplyr

library(dplyr)
shop %>% 
  group_by(shop_id, shop_name, city) %>% 
  summarise_all(sum)

Answer 4

以防万一，如果您有很长的列列表，使用summary_if（）

汇总数据类型为int的所有列

library(dplyr)
shop %>% 
  group_by(shop_id, shop_name, city) %>% 
  summarise_if(is.integer, sum)

由R中的不同列值求和

4 个答案:

汇总数据类型为int的所有列