给定其他列的列的组值答案

【问题标题】：Group value for column given other column给定其他列的列的组值
【发布时间】：2020-07-14 15:30:16
【问题描述】：

我想为column2中的每个值计算column 1的值

我查看了group_by、summarize 和sum，但我不明白它的窍门。

我试过例如：

df <- data0 %>%
group_by(Room) %>%
summarize(count = n()) %>% 
mutate(Timespend = sum(Time))

总结就是看一个房间被使用了多少次。现在我想看看 Room X 被使用了 100 次（我有这个），总时间为 300 小时

例子：

Activity Room Time Date
Math     C123 3.50 2019/10/10
Physics  C123 1.5  2019/10/10
English  C123 2.5  2019/10/11 
Math     C124 3.20 2019/10/10
Physics  C124 2.5  2019/10/10
English  C124 1.5  2019/10/11

所有活动都发生在 C123 和 C124 房间，我想查看在给定房间内进行活动的总时间

所以是这样的：

Room Count Timespend
C123 3     7.5
C124 3     7.2

当然还有更多的房间和更多的约会，但这个示例给出了精髓。

输入：

structure(list(Activity = c("Math", "Physics", "English", "Math", 
"Physics", "English"), Room = c("C123", "C123", "C123", "C124", 
"C124", "C124"), Time = c(3.5, 1.5, 2.5, 3.2, 2.5, 1.5), Date = structure(c(1570665600, 
1570665600, 1570752000, 1570665600, 1570665600, 1570752000), class = c("POSIXct", 
"POSIXt"), tzone = "UTC")), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

【问题讨论】：

不应该是7.5和7.2吗？
您在寻找df %>% group_by(Room) %>% summarise(Count = n(), Timespend = sum(Time)) 吗？
@StupidWolf 是的，应该。
@dc37 我用示例中的变量名更新了我尝试过的代码
您可以使用group_by 和summarise 完成这一切：data0 %>% group_by(Room) %>% summarise(Timespend = sum(Time), Count = n())

标签： r

【解决方案1】：

试试这个：

df <- data0 %>% group_by(room) %>% 
  mutate(Timespend = sum(Tdiff),
         n = 1:n()) %>%
  filter(n == 1)

【讨论】：