根据常用值组合 R 中的数据框行答案

【问题标题】：Combing data frame rows in R based on common values根据常用值组合 R 中的数据框行
【发布时间】：2019-12-05 00:40:47
【问题描述】：

给定一个数据框：

    > df <- data.frame( L=c('a','b','b'), t0=c(1,10,20), t1=c(9,19,39))
    > df
      L t0 t1
    1 a  1  9
    2 b 10 19
    3 b 20 39

    I want:
    > df
        L t0 t1
      1 a  1  9
      2 b 10 39

df$L 的相同值等于 "b" 表示 'b' 的第一个实例的开始 (t0) 应该是新的 't0' 值和 ( contiguous) 'b' 应该是新的 't1' 值。实际上，如果 t0 和 t1 是时间，那么我想合并具有相同 'L' 值的相邻行的持续时间。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

按“L”分组后，summarise 取“t0”的first 值和“t1”的last 值（或min 和max）

df %>%
   group_by(L) %>%
    summarise(t0 = first(t0), t1 = last(t1))
# A tibble: 2 x 3
#  L        t0    t1
#  <fct> <dbl> <dbl>
#1 a         1     9
#2 b        10    39

基于 OP 的 cmets，如果我们还按 'L' 中相邻的相似元素进行分组，请使用 rleid

library(data.table)
df1 %>% 
    group_by(grp = rleid(L), L) %>%
    summarise(t0 = first(t0), t1 = last(t1))

数据

df1 <- data.frame( L=c('a','b','b','a','b','b'), 
        t0=c(1,10,20,40,60,70), t1=c(9,19,39,49,69,79))

【讨论】：

太棒了！如果给定标签有多个“运行”，有没有办法扩展这个想法？例如： df
@MarkBower 你的评论我没有完成。示例丢失
@MarkBower 抱歉，之前没有看到您的完整评论示例。 library(data.table);df %>% group_by(grp = rleid(L), L) %>% summarise(t0 = first(t0), t1 = last(t1))
完美！感谢您的帮助和快速回复！

【解决方案2】：

您可以通过Lsplit 并返回range。

df <- do.call(rbind, lapply(split(df[-1], df[1]), range))
df
#  [,1] [,2]
#a    1    9
#b   10   39

df <- data.frame(L=rownames(df), t0=df[,1], t1=df[,2])
df
#  L t0 t1
#a a  1  9
#b b 10 39

【讨论】：

谢谢！是否可以对其进行修改以处理类似 L 值的“运行”？
@MarkBower 当您可以将相似的 L 值分组到唯一的类时，请使用这些值而不是 L。

【解决方案3】：

也许你可以试试aggreate 和merge

res <- merge(aggregate(t0 ~ L,df,min),aggregate(t1 ~ L,df,max))

这样

> res
  L t0 t1
1 a  1  9
2 b 10 39

【讨论】：

【解决方案4】：

使用data.table：

library(data.table)
setDT(df)
df[, .(t0 = t0[1], t1 = t1[.N]), by = L]

#    L t0 t1
# 1: a  1  9
# 2: b 10 39

【讨论】：