Сумма по отдельному значению столбца в R

У меня очень большой фрейм данных в R и я хотел бы суммировать два столбца для каждого отдельного значения в других столбцах, например, например, у нас были данные о кадре данных транзакций в разных магазинах в течение дня следующим образом

shop <- data.frame('shop_id' = c(1, 1, 1, 2, 3, 3), 
  'shop_name' = c('Shop A', 'Shop A', 'Shop A', 'Shop B', 'Shop C', 'Shop C'), 
  'city' = c('London', 'London', 'London', 'Cardiff', 'Dublin', 'Dublin'), 
  'sale' = c(12, 5, 9, 15, 10, 18), 
  'profit' = c(3, 1, 3, 6, 5, 9))

который:

shop_id  shop_name    city      sale profit
   1     Shop A       London    12   3
   1     Shop A       London    5    1
   1     Shop A       London    9    3
   2     Shop B       Cardiff   15   6
   3     Shop C       Dublin    10   5
   3     Shop C       Dublin    18   9

И я хотел бы суммировать продажи и прибыль для каждого магазина, чтобы дать:

shop_id  shop_name    city      sale profit
   1     Shop A       London    26   7
   2     Shop B       Cardiff   15   6
   3     Shop C       Dublin    28   14

В настоящее время я использую следующий код:

 shop_day <-ddply(shop, "shop_id", transform, sale=sum(sale), profit=sum(profit))
 shop_day <- subset(shop_day, !duplicated(shop_id))

который работает абсолютно нормально, но, как я уже сказал, мой фреймворк большой (140 000 строк, 37 столбцов и почти 100 000 уникальных строк, которые я хочу суммировать), и мой код требует времени для запуска, а затем, в конце концов, говорит, что у него закончилась нехватка памяти.

Кто-нибудь знает о самом эффективном способе сделать это.

Спасибо заранее!

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Я думаю, что самый лучший способ сделать это в dplyr

library(dplyr)
shop %>% 
  group_by(shop_id, shop_name, city) %>% 
  summarise_all(sum)

Ответ 2

** Ответ на таблицу обязательных данных **

> library(data.table)
data.table 1.8.0  For help type: help("data.table")
> shop.dt <- data.table(shop)
> shop.dt[,list(sale=sum(sale), profit=sum(profit)), by='shop_id']
     shop_id sale profit
[1,]       1   26      7
[2,]       2   15      6
[3,]       3   28     14
>

Что звучит прекрасно и хорошо, пока вещи не станут больше...

shop <- data.frame(shop_id = letters[1:10], profit=rnorm(1e7), sale=rnorm(1e7))
shop.dt <- data.table(shop)

> system.time(ddply(shop, .(shop_id), summarise, sale=sum(sale), profit=sum(profit)))
   user  system elapsed 
  4.156   1.324   5.514 
> system.time(shop.dt[,list(sale=sum(sale), profit=sum(profit)), by='shop_id'])
   user  system elapsed 
  0.728   0.108   0.840 
>

Вы получаете дополнительное увеличение скорости, если вы создаете таблицу данных с помощью клавиши:

shop.dt <- data.table(shop, key='shop_id')

> system.time(shop.dt[,list(sale=sum(sale), profit=sum(profit)), by='shop_id'])
   user  system elapsed 
  0.252   0.084   0.336 
>

Ответ 3

Здесь, как использовать base R для ускорения операций, таких как:

idx <- split(1:nrow(shop), shop$shop_id)
a2 <- data.frame(shop_id=sapply(idx, function(i) shop$shop_id[i[1]]),
                 sale=sapply(idx, function(i) sum(shop$sale[i])), 
                 profit=sapply(idx, function(i) sum(shop$profit[i])) )

Время сокращается до 0,75 с против 5,70 с для версии ddply в моей системе.

Ответ 4

На всякий случай, если у вас длинный список столбцов, используйте sumrize_if()

Суммирует все столбцы, если тип данных int

library(dplyr)
shop %>% 
  group_by(shop_id, shop_name, city) %>% 
  summarise_if(is.integer, sum)