将聚合计数添加为额外的数据帧行

Question

我的数据框中包含英文字母及其频率。现在，知道元音和辅音的频率以及出现的总次数会很高兴 - 因为我想绘制所有这些信息，我需要将它放在一个数据帧中。

所以我经常发现自己处于这样的情况：

df <- data.frame(letter = letters, freq = sample(1:100, length(letters)))

df_vowels <- data.frame(letter = "vowels", freq = sum(df[df$letter %in% c("a", "e", "i", "o", "u"), ]$freq))
df_consonants <- data.frame(letter = "consonants", freq = sum(df[!df$letter %in% c("a", "e", "i", "o", "u"), ]$freq))
df_totals <- data.frame(letter = "totals", freq = sum(df$freq))

df <- rbind(df, df_vowels, df_consonants, df_totals)

我是以正确的方式做到这一点还是有更优雅的解决方案呢？

看起来我的描述非常令人困惑：

基本上，我想在数据框中添加新的类别（行）。在这个非常简单的例子中，它只是汇总了数据。

（对于时间序列图，我正在使用聚合函数。）

Answer 1

编辑：对于你问题的第三个版本，这是一个非常优雅的答案：

df <- data.frame(letter = letters, freq = sample(1:100, length(letters)),
                 stringsAsFactors=F)

df = df %>% group_by(letter) %>% summarize(freq = sum(freq))

df.tots = df %>% group_by(is_vowel = letter %in% c('a','e','i','o','u')) %>%
                 summarize(freq=sum(freq))

# Now we just rbind your three summary rows onto the df, then pipe it into your ggplot  
df %>%
  rbind(c('vowels',     df.tots[df.tots$is_vowel==T,]$freq)) %>%
  rbind(c('consonants', df.tots[df.tots$is_vowel==F,]$freq)) %>%
  rbind(c('total',      sum(df.tots$freq)))                  %>%
  ggplot( ... your_ggplot_command_goes_here ...)

  #qplot(data=..., x=letter, y=freq, stat='identity', geom='histogram')
  # To keep your x-axis in order, i.e. our summary rows at bottom,
  # you have to explicitly set order of factor levels:
  # df$letter = factor(df$letter, levels=df$letter)

注意：

1. 我们需要data.frame(... stringsAsFactors=F)所以我们以后可以追加 行'元音'，'辅音'，'总'因为那些不会发生 在“字母”的因子水平
2. 请注意，dplyr group_by（is_vowel = ...）允许我们同时插入一个新列（mutate），然后在该表达式（group_by）上拆分，所有这些都在一个紧凑的行中。整齐。从来不知道能做到这一点。
3. 你应该能够让bind_rows最终工作，我做不到。

编辑：第二版。你说你想要进行聚合，所以我们认为每个字母在df中都有> 1条记录。你似乎只是将你的df分成元音和辅音，然后再合并，所以除了is_vowel之外，我没有看到新的colunms是必要的。一种方法是使用dplyr：

require(dplyr)
#  I don't see why you don't just overwrite df here with df2, the df of totals...
df2 = df %>% group_by(letter) %>% summarize(freq = sum(freq))
   letter     freq
1       a      150
2       b       33
3       c       54
4       d      258
5       e      285
6       f      300
7       g      198
8       h       27
9       i       36
10      j      189
..    ...      ...

# Now add a logical column, so we can split on it when aggregating
# df or df2 ....
df$is_vowel = df$letter %in% c('a','e','i','o','u')

# Then your total vowels are:
df %>% filter(is_vowel==T) %>% summarize(freq = sum(freq))
     freq
      312
# ... and total consonants ...
df %>% filter(is_vowel==F) %>% summarize(freq = sum(freq))
     freq
     1011

这是另一种方式，如果你想避免使用dplyr：

split(df, df$letter %in% c("a", "e", "i", "o", "u") )

顺便说一下，你可以通过从所有字母中减去元音来更容易地形成辅音列表（/ set）：

setdiff(letters, c("a", "e", "i", "o", "u"))
# "b" "c" "d" "f" "g" "h" "j" "k" "l" "m" "n" "p" "q" "r" "s" "t" "v" "w" "x" "y" "z"

Answer 2

你可以尝试

 v2 <- with(df, tapply(freq, c('consonants', 'vowels')[letter %in% 
              v1+1L], FUN=sum))

 df1 <- rbind(df, data.frame(letter=c(names(v2),"Total"), 
            freq=c(v2, sum(v2)), stringsAsFactors=FALSE))
 library(ggplot2)
 ggplot(df1, aes(x=letter, y=freq)) +
                  geom_bar(stat='identity')

数据

set.seed(24)
df <- data.frame(letter= sample(letters,200, replace=TRUE),
 freq = sample(1:100, 200, replace=TRUE), stringsAsFactors=FALSE)
v1 <- c("a", "e", "i", "o", "u")