R：如何根据列标准和另一个df的百分比值执行（用户定义的）计算？答案

【问题标题】：R: How to perform a (user defined) calculation based on column criteria and percentage values of another df?R：如何根据列标准和另一个df的百分比值执行（用户定义的）计算？
【发布时间】：2016-01-17 00:24:33
【问题描述】：

我想根据另一个对象的列的标准使用另一个 df 的百分比来计算 data.frame 列的百分比值。以下是一些示例数据：

   df <- data.frame(Value = c(50,10,30,40),
                    object = c("apples","tomatoes", "apples","pears" ))

还有一个共享对象，其中包含对象的百分比：

share <- data.frame(object = c("tomatoes","pears", "apples" ),
                   percentage = c(90,75,80))

我的预期结果是：

  Value   object
1    40   apples
2     9 tomatoes
3    24   apples
4    30    pears

我只使用了一个对象，这段代码运行良好：

df[,1] <- df$Value * share$percentage /100

但是如何对 df/share 中的不同对象执行此操作？ “聚合”/“子集”或类似的东西？

编辑：到目前为止我已经尝试过了，我认为这可能是一种方法：

df[,1] <- aggregate(df$Value, by=df$object,FUN= function(x) {x$Value * share$percentage /100}   )

和

df[,1] <- apply(split(df, df$object) function(x) {x$Value * share$percentage / 100})

但是，函数似乎是错误的（我对函数也不是很熟悉：）。请注意，我不想首先将df 与share 合并为已回答，因为我需要df 和order 的原始结构。所以我正在寻找一个简短的命令。我真的很感激你的想法。谢谢

【问题讨论】：

标签： r aggregate subset apply

【解决方案1】：

您想要加权平均值吗？

library(dplyr)

df %>%
  inner_join(share) %>%
  group_by(object) %>%
  summarize(weighted_average = 
              sum(Value * percentage) / sum(percentage) )

【讨论】：

这仅提供每个产品的平均值，但不适用于原始 df（请参阅我的预期结果，df 有 4 个对象，而您仅在 df 中生成三个级别）