R - 組數據，但將不同的功能應用於不同的列

Question

我想對這些數據進行分組，但在分組時將不同的功能應用於某些列。

ID type isDesc isImage 
1 1 1  0 
1 1 0  1 
1 1 0  1 
4 2 0  1 
4 2 1  0 
6 1 1  0 
6 1 0  1 
6 1 0  0 

我想GROUP BY ID，列isDesc和isImage可以總結，但我想獲得類型的值，因爲它是。通過整個數據集，type將是相同的。結果應該是這樣的：

ID type isDesc isImage 
1 1 1  2 
4 2 1  1 
6 1 1  1 

目前我使用

library(plyr) 
summarized = ddply(data, .(ID), numcolwise(sum)) 

，但它只是總結了所有列。你不必使用ddply，但如果你認爲這對我想堅持的工作很有幫助。 data.table庫也是一個替代

Answer 1

使用data.table：

require(data.table) 
dt <- data.table(data, key="ID") 
dt[, list(type=type[1], isDesc=sum(isDesc), 
        isImage=sum(isImage)), by=ID] 

# ID type isDesc isImage 
# 1: 1 1  1  2 
# 2: 4 2  1  1 
# 3: 6 1  1  1 

使用plyr：

ddply(data , .(ID), summarise, type=type[1], isDesc=sum(isDesc), isImage=sum(isImage)) 
# ID type isDesc isImage 
# 1 1 1  1  2 
# 2 4 2  1  1 
# 3 6 1  1  1 

編輯：使用data.table的.SDcols，您可以在情況下做到這一點，你已經太許多列將被彙總，而其他列只是第一個值。

dt1 <- dt[, lapply(.SD, sum), by=ID, .SDcols=c(3,4)] 
dt2 <- dt[, lapply(.SD, head, 1), by=ID, .SDcols=c(2)] 
> dt2[dt1] 
# ID type isDesc isImage 
# 1: 1 1  1  2 
# 2: 4 2  1  1 
# 3: 6 1  1  1 

您可以提供列名或列號作爲.SDcols的參數。例如：.SDcols=c("type")也是有效的。