用于过滤和汇总数据帧的 R for 循环（使用 dplyr）？答案

【问题标题】：R for loop for filtering and summarizing dataframe (with dyplr)?用于过滤和汇总数据帧的 R for 循环（使用 dplyr）？
【发布时间】：2021-12-13 01:36:04
【问题描述】：

我使用 dyplr 的简单命令首先按两列过滤数据框，然后报告另一列的总和。但是，我想创建一个循环，以便过滤条件可以通过值列表自动执行。例如单个实例的代码：

library(dplyr)
df = data.frame(Category1 = sample(c("FilterMe","DoNotFilterMe"), 15, replace=TRUE), 
          Category2 = sample(c("1","3","5","10"),15, replace=TRUE),
          Value = 1:15)

df %>%
filter(Category1=="FilterMe" & Category2="1") %>%
summarize(result=sum(Value))

这很好用，我得到一个值 15。但是我想循环命令，以便我可以为由整数列表（非连续）定义的 Category2 执行多个值。我希望它为 i 的每个值循环并每次提供不同的输出值。我尝试了下面的代码，但留下了一个空值。

library(dplyr)
for (i in c(1,3,5,10){
df %>%
filter(Category1=="FilterMe" & Category2="i") %>%
summarize(result=sum(Value))}

如果除了循环之外还有其他方法可以实现相同的目标，我觉得很好。

【问题讨论】：

标签： r loops for-loop dplyr filter

【解决方案1】：

如果我理解你想要做什么，你正在寻找 group_by。

library(dplyr)
df %>%
   filter(Category1 =="FilterMe") %>%
   group_by(Category2) %>%
   summarize(result=sum(Value))

【讨论】：

【解决方案2】：

我们不需要循环。可以用%in%而不是==来简化，然后做group_bysum方法

library(dplyr)
df %>%
  filter(Category1=="FilterMe" & Category2 %in% c(1, 3, 5, 10)) %>%
  group_by(Category2) %>%
  summarize(result=sum(Value))

-输出

# A tibble: 4 × 2
  Category2 result
  <chr>      <int>
1 1              4
2 10            15
3 3             17
4 5             19

使用for 循环，我们需要在每次迭代中存储输出，即list

v1  <- c(1, 3, 5, 10)
lst1 <- vector('list', length(v1))
for (i in seq_along(v1)){
  lst1[[i]] <- df %>%
      filter(Category1=="FilterMe" & Category2 ==v1[i]) %>%
      summarize(result=sum(Value))

}

-输出

> lst1
[[1]]
  result
1      4

[[2]]
  result
1     17

[[3]]
  result
1     19

[[4]]
  result
1     15

或者可以直接将输出存储在list 和map/lapply

library(purrr)
map(c(1, 3, 5, 10), ~ 
       df %>%
         filter(Category1 == "FilterMe", Category2 == .x) %>%
         summarise(result = sum(Value)))

-输出

[[1]]
  result
1      4

[[2]]
  result
1     17

[[3]]
  result
1     19

[[4]]
  result
1     15

【讨论】：

非常感谢！我看到了你的更新，正是我需要的。