R tibble：按 A 列分组，仅保留 B 列和 C 列中的不同值，以及 C 列中的总和值答案

【问题标题】：R tibble: Group by column A, keep only distinct values in column B and C and sum values in column CR tibble：按 A 列分组，仅保留 B 列和 C 列中的不同值，以及 C 列中的总和值
【发布时间】：2019-11-12 22:24:09
【问题描述】：

我想按列 A 分组，然后对列 C 中的值求和，以获得列 B 和 C 中的不同值。是否有可能在summarise 子句中做到这一点？我知道在聚合之前使用 distinct() 函数是可能的。类似的东西怎么样：数据：

df <- tibble(A = c(1,1,1,2,2), B = c('a','b','b','a','a'), C=c(5,10,10,15,15))

我的尝试不起作用：

df %>% 
group_by(A) %>% 
summarise(sumC=sum(distinct(B,C) %>% select(C)))

期望的输出：

A sumC
1 15
2 15

【问题讨论】：

标签： r group-by dplyr distinct summarize

【解决方案1】：

另一种可能是：

df %>%
 group_by(A, B, C) %>%
 slice(1) %>%
 group_by(A) %>%
 summarise(sumC = sum(C))

      A  sumC
  <dbl> <dbl>
1     1    15
2     2    15

或者对@Maurits Evers 的回答有所不同：

df %>%
 distinct(A, B, C) %>%
 group_by(A) %>%
 summarise(sumC = sum(C))

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用duplicated

df %>%
    group_by(A) %>%
    summarise(sumC = sum(C[!duplicated(B)]))
## A tibble: 2 x 2
#      A  sumC
#  <dbl> <dbl>
#1     1    15
#2     2    15

或distinct

df %>%
    group_by(A) %>%
    distinct(B, C) %>%
    summarise(sumC = sum(C))
## A tibble: 2 x 2
#      A  sumC
#  <dbl> <dbl>
#1     1    15
#2     2    15

【讨论】：