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sous-totaux par catégorie sur plusieurs colonnes

Je recherche une solution efficace pour ajouter des sous-totaux pour chaque colonne dans une nouvelle ligne pour chaque catégorie dans la colonne «id». Je suis en mesure d'obtenir le résultat souhaité en utilisant le code ci-dessous, mais cette approche n'est pas efficace pour les grands ensembles de données. Est-il possible d'accomplir cela en utilisant des tables de données?

Merci!

data <- data.frame(id = c("a","b","a","b","c","c","c","a","a","b"),
               total = c(1,2,3,4,2,3,4,2,3,4),
               total2 = c(2,3,4,2,3,4,5,6,4,2),
               total3 = c(2,3,4,5,6,3,2,3,4,5))

data_new <- data.frame(id = character(), total = numeric(), total2 = 
numeric(), total3 = numeric())

for (i in unique(data$id)){

subset <- data[data$id == i,]

subtotals <- data.frame(id = i, total = sum(subset$total), total2 = 
sum(subset$total2), total3 = sum(subset$total3))

subset <- rbind(subset,subtotals)

data_new <- rbind(data_new, subset)


}

data_new

r datatable subtotal

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3 Réponses :

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Voici une approche de style tidyverse:

library(tidyverse)

data_new <- bind_rows(data, 
                      data %>% 
                        group_by(id) %>% 
                        summarise_all(sum)
                      ) %>% 
  arrange(id) %>% 
  print()
#>    id total total2 total3
#> 1   a     1      2      2
#> 2   a     3      4      4
#> 3   a     2      6      3
#> 4   a     3      4      4
#> 5   a     9     16     13
#> 6   b     2      3      3
#> 7   b     4      2      5
#> 8   b     4      2      5
#> 9   b    10      7     13
#> 10  c     2      3      6
#> 11  c     3      4      3
#> 12  c     4      5      2
#> 13  c     9     12     11

^{Créé le 10/01/2019 par le paquet reprex (v0.2.1)}

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Voici une solution de base R utilisant agrégat . Merci à @thelatemail pour avoir rationalisé la version originale.

SubTotals = aggregate(data[,2:4], data["id"], sum)
data_new = rbind(data, SubTotals)
data_new = data_new[order(data_new$id),]
data_new
   id total total2 total3
1   a     1      2      2
3   a     3      4      4
8   a     2      6      3
9   a     3      4      4
11  a     9     16     13
2   b     2      3      3
4   b     4      2      5
10  b     4      2      5
12  b    10      7     13
5   c     2      3      6
6   c     3      4      3
7   c     4      5      2
13  c     9     12     11

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list (data $ id) pourrait également être data ["id"] , ce qui évitera le changement de nom. Ou même agrégat (. ~ Id, données, somme)

@thelatemail C'est une grande amélioration. Je vais l'ajouter à la solution.

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Et pour faire bonne mesure, voici une solution data.table :

library(data.table)
setDT(data)
rbind(data, data[, lapply(.SD,sum), by=id])[order(id)]
#    id total total2 total3
# 1:  a     1      2      2
# 2:  a     3      4      4
# 3:  a     2      6      3
# 4:  a     3      4      4
# 5:  a     9     16     13
# 6:  b     2      3      3
# 7:  b     4      2      5
# 8:  b     4      2      5
# 9:  b    10      7     13
#10:  c     2      3      6
#11:  c     3      4      3
#12:  c     4      5      2
#13:  c     9     12     11

Regrouper par = le id code > variable, puis calculez la somme pour chaque variable autre que id - via lapply (.SD, sum) . Ensuite, rbind cela revient à l'ensemble principal, puis triez les lignes par id.

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