基于数据帧中另一列的条件的和列

Question

我有一个数据框架，它包含两个列，Time和Response

df = cbind.data.frame(
                     Time = c(1, 1.2, 1.9, 2.2, 2.9, 3.1, 3.2, 3.2, 3.2, 3.6, 3.9, 4, 5.1, 5.99), 
                     Response = c(1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 3.5, 3.6, 3.3, 6, 11, 13)
                     )

我想通过在同一分钟(时间)内将响应求和来转换它。[1-2]、[2-3)、[3-4]、[4-5]和5及以上。

预期的数据框架将是

dfe = cbind.data.frame(
                      time.range = c(1, 2, 3, 4, 5), 
                      Response = c(3, 5, 19.4, 6, 24)
                      )

Answer 1

我们可以使用floor对其进行每分钟的分组。

library(dplyr)

df %>%
  group_by(minute = floor(Time)) %>%
  summarise(Response = sum(Response))

#   minute Response
#    <dbl>    <dbl>
#1      1      3  
#2      2      5  
#3      3     20.4
#4      4      6  
#5      5     24  

在R基中使用aggregate

aggregate(Response~floor(Time), df, sum)

也可以使用tapply

tapply(df$Response, floor(df$Time), sum)

以及完成data.table选项

library(data.table)
setDT(df)[,sum(Response), by = floor(Time)]

Answer 2

我们可以使用来自rowsum的base R

rowsum(df$Response, as.integer(df$Time))
#   [,1]
#1  3.0
#2  5.0
#3 20.4
#4  6.0
#5 24.0