Question

我有一个如下所示的数据框：

     system    Id initial final
665       9 16001    6070  6071
683      10 16001    6100  6101
696      11 16001    6101  6113
712      10 16971    6150  6151
715      11 16971    6151  6163
4966      7  4118   10238 10242
5031      9  4118   10260 10278
5088     10  4118   10279 10304
5115     11  4118   10305 10317


structure(list(system = c(9L, 10L, 11L, 10L, 11L, 7L, 9L, 10L, 
11L), Id = c(16001L, 16001L, 16001L, 16971L, 16971L, 4118L, 4118L, 
4118L, 4118L), initial = c(6070, 6100, 6101, 6150, 6151, 10238, 
10260, 10279, 10305), final = c(6071, 6101, 6113, 6151, 6163, 
10242, 10278, 10304, 10317)), .Names = c("system", "Id", "initial", 
"final"), row.names = c(665L, 683L, 696L, 712L, 715L, 4966L, 
5031L, 5088L, 5115L), class = "data.frame")

我想获得一个带有下一个结构的新数据框

     Id  system length initial final
1 16001 9,10,11      3    6070  6113
2 16971   10,11      2    6150  6163
3  4118       7      1   10238 10242
4  4118 9,10,11      3   10260 10317


structure(list(Id = c(16001L, 16971L, 4118L, 4118L), system =     structure(c(3L, 
1L, 2L, 3L), .Label = c("10,11", "7", "9,10,11"), class =     "factor"), 
    length = c(3L, 2L, 1L, 3L), initial = c(6070L, 6150L, 10238L, 
    10260L), final = c(6113, 6163, 10242, 10317)), .Names = c("Id", 
"system", "length", "initial", "final"), class = "data.frame",     row.names = c(NA, 
-4L))

分组是由Id和＆＃34; system＆＃34;中的差异（行之间）。场等于一。此外，我想得到不同的＆＃34;系统＆＃34;以及分组中涉及多少。最后一列有第一个＆＃34; initial＆＃34;最后一个＆＃34; final＆＃34;也参与其中。

可以在r中这样做吗？感谢。

Answer 1

您可以使用data.table。将“data.frame”转换为“data.table”（setDT），通过获取“system”（diff(system)），{{1}的相邻元素的差异来创建分组变量“indx”逻辑向量，使用“Id”和“indx”作为分组变量来获取统计信息。

cumsum

或基于@ jazzurro关于使用library(data.table) setDT(df)[,list(system=toString(system), length=.N, initial=initial[1L], final=final[.N]), by=list(Id,indx=cumsum(c(TRUE, diff(system)!=1)))][, indx:=NULL][] # Id system length initial final #1: 16001 9, 10, 11 3 6070 6113 #2: 16971 10, 11 2 6150 6163 #3: 4118 7 1 10238 10242 #4: 4118 9, 10, 11 3 10260 10317中的first/last函数的评论，

dplyr

Answer 2

没有data.table的解决方案，但plyr：

library(plyr)

func = function(subdf)
{
    bool = c(diff(subdf$system),1)==1
    ldply(split(subdf, bool), function(u){
        data.frame(system = paste(u$system, collapse=','),
                   Id     = unique(u$Id),
                   length = nrow(u),
                   initial= head(u,1)$initial,
                   final  = tail(u,1)$final)
    })
}


ldply(split(df, df$Id), func)

#    .id  system length    Id initial final
#1 FALSE       7      1  4118   10238 10242
#2  TRUE 9,10,11      3  4118   10260 10317
#3  TRUE 9,10,11      3 16001    6070  6113
#4  TRUE   10,11      2 16971    6150  6163

r中的行分组，比较和计数

2 个答案: