Быстро и короче, у меня возникают проблемы с суммированием счетных и агрегатных функций с условиями на один и тот же фактор.
Предположим, что у меня есть этот фрейм:
library(dplyr)
df = tbl_df(data.frame(
company=c("Acme", "Meca", "Emca", "Acme", "Meca", "Emca"),
year=c("2011", "2010", "2009", "2011", "2010", "2013"),
product=c("Wrench", "Hammer", "Sonic Screwdriver", "Fairy Dust",
"Kindness", "Helping Hand"),
price=c("5.67", "7.12", "12.99", "10.99", NA, FALSE)))
который создает этот файл данных (по существу):
company year product price
1 Acme 2011 Wrench 5.67
2 Meca 2010 Hammer 7.12
3 Emca 2009 Sonic Screwdriver 12.99
4 Acme 2011 Fairy Dust 10.99
5 Meca 2010 Kindness NA
... ... ... ... ...
n Emca 2013 Helping Hand FALSE
Скажем, я хочу df <- group_by(df, company, year, product)
, а затем получить следующую информацию в одной коллекции (т.е. dataframe):
- Количество каждого листинга (включая NA, False)
- Число каждого с условием "NA"
- Средняя цена за исключением NA и False
-
Максимальная цена
summarize(df, count = n()) #satisfies first item obviously
У меня возникают проблемы с попыткой получить других. Думаю, мне нужно использовать трубных операторов? Если да, может ли кто-нибудь дать некоторые рекомендации?
Это то, что я пробовал, и это откровенно неправильно, но я не уверен, куда идти дальше:
summarize(df,
total.count = n(),
count = filter(df, is.na(price)),
avg.price = filter(df, !is.na(price), price != FALSE),
max.price = max(filter(df, !is.na(price), price != FALSE))
И да, я просмотрел документацию, и я уверен, что ответы есть, но они могут быть слишком продвинутыми для моего понимания. Спасибо заранее!