行合計を計算する関数のサブセット

Question

特定の計測器の結果を含むデータフレームがあり、各行の合計を含む新しい列を作成したいとします。新しいデータを分析するたびに異なる数の計測器があるため、新しい列を行合計で動的に計算する関数が必要です。

Type Value 
1 A 10 
2 A 15 
3 A 20 
4 A 25 
5 B 30 
6 B 40 
7 B 50 
8 B 60 
9 B 70 
10 B 80 
11 B 90 

私の目標は、次のことを達成することです：

A B Total 
1 10 30 40 
2 15 40 55 
3 20 50 70 
4 25 60 85 
5  70 70 
6  80 80 
7  90 90 

私はさまざまな方法を試してみたが、この方法では、保持しているだけで私の問題は、ここに私のデータフレームは次のようになりますし

最も有望である：

myList <- list(a = c(10, 15, 20, 25), b = c(30, 40, 50, 60, 70, 80, 90)) 
tmpDF <- data.frame(sapply(myList, '[', 1:max(sapply(myList, length)))) 
> tmpDF 
    a b 
1 10 30 
2 15 40 
3 20 50 
4 25 60 
5 NA 70 
6 NA 80 
7 NA 90 
totalSum <- rowSums(tmpDF) 
totalSum <- data.frame(totalSum) 
tmpDF <- cbind(tmpDF, totalSum) 
> tmpDF 
    a b totalSum 
1 10 30  40 
2 15 40  55 
3 20 50  70 
4 25 60  85 
5 NA 70  NA 
6 NA 80  NA 
7 NA 90  NA 

この方法では、2つのデータフレームdifこの例では、 'rowSums'関数は間違った値を返します。それ以外にも、元のデータはリスト形式ではないので、私はそのような「解決策」を適用することはできません。

は、私はこの問題を過度に複雑だと思うので、私は、私は...「タイプ」に基づいてデータフレームから

• サブセットデータ、
• が異なるのこれらの個々のサブセットを挿入することができますどのように思っていました
• 個々のサブセットの正しい合計である、このデータフレームに「合計」列を追加します。

Anは、この問題に複雑さを追加し、私は手動で「タイプ」（A、B、数十をサブセットする必要がないように、これは、関数にまたは他の方法で動的な方法で行われる必要があることですCなど）をデータフレームに追加します。ここで

は動作しません。これは、私がこれまで持っているものだが、私は一緒に考えている行を示しています。この上の任意の考えやアイデアを事前に

TotalDf <- function(x){ 
    tmpNumberOfTypes <- c(levels(x$Type)) 
    for(i in tmpNumberOfTypes){ 
     subSetofData <- subset(x, Type = i, select = Value) 
     if(i == 1) { 
     totalDf <- subSetOfData } 
     else{ 
     totalDf <- cbind(totalDf, subSetofData)} 
    } 
    return(totalDf) 
} 

おかげで、

よろしく、ヨリスのコメントに

EDIT: 

おかげで私のデータフレームに彼のソリューションを翻訳しようとしたときしかし、私は追加に実行し、私は右方向の端部を得た（下記参照）問題。彼の提案の答え作品、と私にAの値は、以下の（正しい）の和を与え、B：私は私のデータフレームに、このソリューションをしようとすると、

> tmp78 <- tapply(DF$value,DF$id,sum) 
> tmp78 
1 2 3 4 5 6 
6 8 10 12 9 10 
> data.frame(tmp78) 
    tmp78 
1  6 
2  8 
3 10 
4 12 
5  9 
6 10 

しかし、それは動作しません：

私はサークルで周りつもり不穏な考えを持っている

> subSetOfData <- copyOfTradesList[c(1:3,11:13),c(1,10)] 
> subSetOfData 
    Instrument AccountValue 
1   JPM   6997 
2   JPM   7261 
3   JPM   7545 
11  KFT   6992 
12  KFT   6944 
13  KFT   7069 
> unlist(sapply(rle(subSetOfData$Instrument)$lengths,function(x) 1:x)) 
Error in rle(subSetOfData$Instrument) : 'x' must be an atomic vector 
> subSetOfData$InstrumentNumeric <- as.numeric(subSetOfData$Instrument) 
> unlist(sapply(rle(subSetOfData$InstrumentNumeric)$lengths,function(x) 1:x)) 
    [,1] [,2] 
[1,] 1 1 
[2,] 2 2 
[3,] 3 3 
> subSetOfData$id <- unlist(sapply(rle(subSetOfData$InstrumentNumeric)$lengths,function(x) 1:x)) 
Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "id", value = c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, : 
    replacement has 3 rows, data has 6 

...

Answer 1

つの思考：

1）あなたはna.rmを使用することができます= T rowSums

で

2）どの人がどの人と行かなければならないのか、どのように分かりますか？インデックスを追加することもできます。

例：

DF <- data.frame(
    type=c(rep("A",4),rep("B",6)), 
    value = 1:10, 
    stringsAsFactors=F 
) 


DF$id <- unlist(lapply(rle(DF$type)$lengths,function(x) 1:x)) 

今これはあなたが簡単にオリジナルのデータフレームに

tapply(DF$value,DF$id,sum) 

を合計しtapplyそして、もっと重要なのは、正しい形式であなたのデータフレームを取得することができます：

> DF 
    type value id 
1  A  1 1 
2  A  2 2 
3  A  3 3 
4  A  4 4 
5  B  5 1 
6  B  6 2 
7  B  7 3 
8  B  8 4 
9  B  9 5 
10 B 10 6 

> library(reshape) 
> cast(DF,id~type) 
    id A B 
1 1 1 5 
2 2 2 6 
3 3 3 7 
4 4 4 8 
5 5 NA 9 
6 6 NA 10 

Answer 2

TV <- data.frame(Type = c("A","A","A","A","B","B","B","B","B","B","B") 
      , Value = c(10,15,20,25,30,40,50,60,70,80,90) 
      , stringsAsFactors = FALSE) 

# Added Type C for testing 
# TV <- data.frame(Type = c("A","A","A","A","B","B","B","B","B","B","B", "C", "C", "C") 
#     , Value = c(10,15,20,25,30,40,50,60,70,80,90, 100, 150, 130) 
#     , stringsAsFactors = FALSE) 

lnType <- with(TV, tapply(Value, Type, length)) 
lnType <- as.integer(lnType) 
lnType 

id <- unlist(mapply(FUN = rep_len, length.out = lnType, x = list(1:max(lnType)))) 
(TV <- cbind(id, TV)) 

require(reshape2) 
tvWide <- dcast(TV, id ~ Type) 

# Alternatively 
# tvWide <- reshape(data = TV, direction = "wide", timevar = "Type", ids = c(id, Type)) 

tvWide <- subset(tvWide, select = -id) 

# If you want something neat without the <NA> 
# for(i in 1:ncol(tvWide)){ 
# 
#  if (is.na(tvWide[j,i])){ 
#  tvWide[j,i] = 0 
#  } 
#  
# } 
# } 

tvWide 
transform(tvWide, rowSum=rowSums(tvWide, na.rm = TRUE))