每 x 行合并数据框答案

【问题标题】：Merging dataframe every x row每 x 行合并数据框
【发布时间】：2016-12-28 04:50:46
【问题描述】：

我正在尝试按每 n 行合并数据框中的值。数据结构如下：

我喜欢汇总每 4 行的值。实际上，数据集描述了每 4 天的测量值。

id"1" = day1,
id"2" = day2,
id"3" = 第 3 天，
id"4" = 第 4 天，
id"5" = 第 1 天，
...

因此，可以使用从 1 到 4 的循环中的列计数吗？

结果应该看起来像（总和）：

【问题讨论】：

标签： r dataframe merge

【解决方案1】：

这可以通过%% 来创建分组变量，然后使用sum 和aggregate 来实现

n <- 4
aggregate(value ~cbind(day = (seq_along(df1$id)-1) %% n + 1), df1, FUN = sum)
#   day value
#1   1     8
#2   2    10
#3   3     4
#4   4     5

这种方法也可以与dplyr/data.table一起使用

library(dplyr)
df1 %>%
     group_by(day = (seq_along(id)-1) %% 4 +1) %>%
      summarise(value = sum(value))
#     day value
#  <dbl> <int>
#1     1     8
#2     2    10
#3     3     4
#4     4     5

或

setDT(df1)[, .(value = sum(value)), .(day = (seq_along(id) - 1) %% 4 + 1)]
#   day value
#1:   1     8
#2:   2    10
#3:   3     4
#4:   4     5

【讨论】：

看起来不错，但我想知道为什么sum(colSums(matrix(df1$value, nrow=4)))的结果返回另一个值？
@JohnnyDeer 因为matrix(df1$value, nrow =4) 正在创建具有第一个 4 值的列，然后是下一个 4 值，等等。所以你需要rowSums 即rowSums(matrix(df1$value, nrow=4))# [1] 8 10 4 5 但是，此方法仅当列的长度是 4 的倍数时效果很好。

【解决方案2】：

您需要创建一个序列来分组，例如

rep(1:4, length = nrow(df))
## [1] 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

在aggregate:

aggregate(value ~ cbind(day = rep(1:4, length = nrow(df))), df, FUN = sum)

##   day value
## 1   1     8
## 2   2    10
## 3   3     4
## 4   4     5

或 dplyr：

library(dplyr)

df %>% group_by(day = rep(1:4, length = n())) %>% summarise(sum = sum(value))

## # A tibble: 4 x 2
##     day   sum
##   <int> <int>
## 1     1     8
## 2     2    10
## 3     3     4
## 4     4     5

或data.table：

library(data.table)

setDT(df)[, .(sum = sum(value)), by = .(day = rep(1:4, length = nrow(df)))]

##    day sum
## 1:   1   8
## 2:   2  10
## 3:   3   4
## 4:   4   5

【讨论】：