如何使用 R 和 dplyr 中连续的元素执行 group_by

Question

假设我们有这样的小标题：

 group item
 x     1
 x     2
 x     2
 y     3
 z     2
 x     2
 x     2
 z     1

我想按组表演group_by。但是，我宁愿只按相邻的元素进行分组。例如，在我的例子中，我有三个 'x' 组，对 'item' 个元素求和。结果将类似于：

group item
x 5
y 3
z 2
x 4
z 1

我知道如何使用 'for' 循环解决这个问题。但是，这并不快，听起来也不简单。我宁愿使用一些逻辑简单的 dplyr 或 tidyverse 函数。

这个问题没有重复。我知道 SO 中已经有关于 rle 的问题，但我的问题比那更笼统。我要求通用解决方案。

Answer 1

您可以使用 rle 构造组标识符，但更简单的方法是只使用 data.table::rleid，它会为您完成：

library(dplyr)

df %>% 
    group_by(group, 
             group_run = data.table::rleid(group)) %>% 
    summarise_all(sum)
#> # A tibble: 5 x 3
#> # Groups:   group [?]
#>    group group_run  item
#>   <fctr>     <int> <int>
#> 1      x         1     5
#> 2      x         4     4
#> 3      y         2     3
#> 4      z         3     2
#> 5      z         5     1

Answer 2

如果您只想使用 base R + tidyverse，此代码将完全复制您想要的结果

mydf <- tibble(group = c("x", "x", "x", "y", "z", "x", "x", "z"), 
                   item = c(1, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 1))

mydf

# A tibble: 8 × 2
  group  item
  <chr> <dbl>
1     x     1
2     x     2
3     x     2
4     y     3
5     z     2
6     x     2
7     x     2
8     z     1

runs <- rle(mydf$group)

mydf %>% 
  mutate(run_id = rep(seq_along(runs$lengths), runs$lengths)) %>% 
  group_by(group, run_id) %>% 
  summarise(item = sum(item)) %>% 
  arrange(run_id) %>% 
  select(-run_id) 

Source: local data frame [5 x 2]
Groups: group [3]

  group  item
  <chr> <dbl>
1     x     5
2     y     3
3     z     2
4     x     4
5     z     1

如何使用 R 和 dplyr 中连续的元素执行 group_by

How to perform a group_by with elements that are contiguous in R and dplyr

r

dplyr

tidyverse