[R data.table總結使用一個以上的因素

我有以下data.table[R data.table總結使用一個以上的因素

'data.frame': 66977 obs. of 16 variables: 
$ SUBS       : int 
$ CITY       : Factor w/ 18 levels 
$ VALUE_SEG     : Factor w/ 7 levels 
$ region      : Factor w/ 5 levels 
$ SUM.DATA_PPU_REV_DEC.  : num 
$ SUM.DATA_BUNDLE_REV_DEC.  : int 
$ SUM.DATA_USAGE_TOTAL_KB_DEC. : num 
$ SUM.THIS_MONTH_REV_DEC.  : num 
$ SUM.VOICE_ONNET_DURATION_DEC.: num 
$ SUM.VOICE_ONNET_REV_DEC.  : num 
$ SUM.VOICE_OFFNET_REV_DEC. : num 
$ SUM.SMS_ONNET_REV_DEC.  : num 
$ SUM.SMS_OFFNET_REV_DEC.  : int 
$ SUM.RECHARGE_DEC.   : int 
$ STATUS_DEC     : Factor w/ 5 levels 
$ TYPE_DEC_2     : Factor w/ 6 levels

我想這組由兩個因素變量的假設VALUE_SEG &區域，獲得總和數量和創建每個因素變量的新庫侖數與觀測值的計數。我varians類型:(感謝錯誤的tryied骨料，ddply和其他提前

來源

2015-04-23 Khalid Daoud

我建議你單獨的數字和因子變量和使用dplyr概括。它可以像

library(dplyr) 

data %>% select(VALUE_SEG,region,SUM..... all numeric variables) %>% 
    group_by(VALUE_SEG,region) %>% summarize_each(funs(sum)) -> summary1 

## For factors 

data %>% select(VALUE_SEG,region,SUM..... all factors variables) %>% 
    group_by(VALUE_SEG,region) %>% summarize_each(funs(n)) -> summary2 

## Then you can merge these results 

Summary <- merge(summary1,summary2,by="VALUE_SEG")

有關更多詳細信息採用這種封裝形式訪問此link

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2015-04-23 08:36:07 Koundy

感謝@koundy一種選擇，我嘗試你的建議，但我得到了錯誤Error Method in UseMethod（「select_」）：沒有適用於'select_'的方法應用於類「function」的對象 –

您是否只運行此代碼？在'select（..）'函數中，您應該編寫所有數字/因子列名稱。如果你能提供一個可重複的例子，最好檢查一下。 – Koundy

我的錯誤，我通過sub.nov％>％select（VALUE_SEG，region，SUBS + SUM.DATA_PPU_REV_NOV。，SUM.DATA_BUNDLE_REV_NOV。，SUM.DATA_USAGE_TOTAL_KB_NOV。，SUM.THIS_MONTH_REV_NOV。，SUM.VOICE_ONNET_DURATION_NOV。，SUM.VOICE_ONNET_REV_NOV。，SUM.VOICE_OFFNET_REV_NOV。，SUM.SMS_ONNET_REV_NOV。，SUM.SMS_OFFNET_REV_NOV。，SUM.RECHARGE_NOV。）％>％ group_by（VALUE_SEG，region）％>％summarize（sum） - > summary1但在總結中得到低於錯誤--- ---錯誤：不是矢量..感謝您的支持 –

下面是使用data.table

library(data.table) 
setDT(data)[,lapply(.SD, function(x) if(is.numeric(x)) sum(x) else .N), 
          by= list(VALUE_SEG,region)]

來源

2015-04-23 12:07:23 akrun

[R data.table總結使用一個以上的因素

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