如何在R中聚合这些数据

ste*_*ejb 6 aggregate r

我在R中有一个数据框,结构如下.

> testData
            date exch.code comm.code     oi
1     1997-12-30       CBT         1 468710
2     1997-12-23       CBT         1 457165
3     1997-12-19       CBT         1 461520
4     1997-12-16       CBT         1 444190
5     1997-12-09       CBT         1 446190
6     1997-12-02       CBT         1 443085
....
    77827 2004-10-26      NYME       967  10038
    77828 2004-10-19      NYME       967   9910
    77829 2004-10-12      NYME       967  10195
    77830 2004-09-28      NYME       967   9970
    77831 2004-08-31      NYME       967   9155
    77832 2004-08-24      NYME       967   8655
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我想要做的是生成一个表格,显示给定日期和商品的每个交换代码的总oi.因此,行将由行组成

unique(testData$date)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

而列将是

unique(testData$comm.code)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

并且每个单元格将是给定日期所有exch.codes的总oi.

谢谢,

Dir*_*tel 11

plyr包擅长这一点,你应该得到这与单个进行ddply()通话.像(未经测试的)

ddply(testData, .(date,comm.code), function(x) sum(x$oi))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

应该管用.


Joh*_*ohn 10

# get it all aggregated
dfl <- aggregate(oi ~ date + comm.code, testData, sum)

# rearrange it so that it's like you requested
uc <- unique(df1$comm.code)
dfw <- with( df1, data.frame(data = unique(date), matrix(oi, ncol = length(uc))) )
names(dfw) <- c( 'date', uc)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这将比等效的plyr命令快得多.并且,有一些方法可以在一个衬里中重新排列它.重新排列部分非常快.


mne*_*nel 5

一个data.table解决方案

library(data.table)
DT <- data.table(testData)
DT[,sum(oi), by = list(date,comm.code)]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)