पंक्तियों को संयोजित करें और उनके मूल्यों को योग करें

Question

नीचे मेरे मूल डेटा फ्रेम का एक अंश है। मुझे उन पंक्तियों को गठबंधन करने की आवश्यकता है जिसमें विशिष्ट सीजन में एक विशिष्ट id दोहराया जाता है और इसके lic और vessel अलग-अलग होते हैं। संयोजन के द्वारा मुझे qtty और grossTon की आवश्यकता है।

season 1998 में उदाहरण (*) के रूप में लें।

season lic  id qtty vessel grossTon 
… 
1998 16350 431 40  435  57 
1998 16353 431 28  303  22.54 
… 

एक ही विषय 431 दो अलग lic (16350 & 16353) और दो अलग अलग vessels (435 & 303) है। परिणाम इस विशेष मामले में होने की उम्मीद है:

season  lic  id qtty vessel grossTon 
    … 
    1998 16350  431 68  435  79.54 
    … 

मुझे आपत्ति नहीं है जो lic और vessel जिसके परिणामस्वरूप पंक्ति में याद दिलाना, क्या मैं चाहता हूँ season, id और qtty और grossTon की जिसके परिणामस्वरूप राशि रखने के लिए है। उपरोक्त उदाहरण में मैंने मैन्युअल रूप से lic 16350 और vessel 435 चुना है।

ईमानदार होने के लिए मुझे नहीं पता कि क्या करना है, इसलिए मैं किसी भी मदद की सराहना करता हूं।

धन्यवाद

मूल डेटा (* = पंक्तियों जोड़ा जा करने के लिए)

season lic id qtty vessel grossTon 
1998 15593 411 40 2643 31.5 
1999 27271 411 40 2643 31.5 
2000 35758 411 40 2643 31.5 
2001 45047 411 50 2643 31.5 
2002 56291 411 55 2643 31.5 
2003 66991 411 55 2643 31.5 
2004 80581 411 55 2643 31.5 
2005 95058 411 52 NA NA 
2006 113379 411 50 10911 4.65 
2007 120894 411 50 10911 4.65 
2008 130033 411 50 2483 8.5 
2009 139201 411 46 2296 50 
2010 148833 411 46 2296 50 
2011 158395 411 46 2296 50 
1998 16350 431 40 435 57 # * 
1998 16353 431 28 303 22.54 # * 
2000 37491 436 50 2021 19.11 
2001 47019 436 50 2021 19.11 
2002 57588 436 51 2021 19.11 
2003 69128 436 51 2021 19.11 
2004 82400 436 52 2021 19.11 
2005 95599 436 50 2021 19.11 
2006 113126 436 50 2021 19.11 
2007 122387 436 50 2021 19.11 
2008 131126 436 50 2021 19.11 
2009 140417 436 50 2021 19.11 
2010 150673 436 50 2021 19.11 
2011 159776 436 50 2021 19.11 

इसके अलावा मैं उन पिछले और निम्न पंक्तियों है कि सिर्फ एक id मौसम प्रति रखने की जरूरत है। इस तरह: (* = पंक्ति संयुक्त किए जाने के बाद, जिसके परिणामस्वरूप)

season lic id qtty vessel grossTon 
1998 15593 411 40 2643 31.5 
1999 27271 411 40 2643 31.5 
2000 35758 411 40 2643 31.5 
2001 45047 411 50 2643 31.5 
2002 56291 411 55 2643 31.5 
2003 66991 411 55 2643 31.5 
2004 80581 411 55 2643 31.5 
2005 95058 411 52 NA NA 
2006 113379 411 50 10911 4.65 
2007 120894 411 50 10911 4.65 
2008 130033 411 50 2483 8.5 
2009 139201 411 46 2296 50 
2010 148833 411 46 2296 50 
2011 158395 411 46 2296 50 
1998 16350 431 68 435 79.54 #* 
2000 37491 436 50 2021 19.11 
2001 47019 436 50 2021 19.11 
2002 57588 436 51 2021 19.11 
2003 69128 436 51 2021 19.11 
2004 82400 436 52 2021 19.11 
2005 95599 436 50 2021 19.11 
2006 113126 436 50 2021 19.11 
2007 122387 436 50 2021 19.11 
2008 131126 436 50 2021 19.11 
2009 140417 436 50 2021 19.11 
2010 150673 436 50 2021 19.11 
2011 159776 436 50 2021 19.11 

Answer 1

आप एक data.table में अपने data.frame बारी यदि आप by तर्क के महान उपयोग कर सकते हैं

library(data.table) 

DT <- data.table(DF) # DF is your original data 

तो यह है बस एक पंक्ति:

हम फ़िल्टर कर सकते हैं बस 1998Season, अगर हम चाहते हैं: '

DT[, lapply(.SD, sum), by=list(season, lic, id, vessel)][season==1998] 
    season lic id vessel qtty grossTon 
1: 1998 15593 411 2643 40 31.50 
2: 1998 16350 431 435 68 114.00 
3: 1998 16353 431 303 68 45.08 

पूरे परिणाम उत्पादन इस तरह दिखता है:

season lic id vessel qtty grossTon 
1: 1998 15593 411 2643 40 31.50 
2: 1999 27271 411 2643 40 31.50 
3: 2000 35758 411 2643 40 31.50 
4: 2001 45047 411 2643 50 31.50 
5: 2002 56291 411 2643 55 31.50 
6: 2003 66991 411 2643 55 31.50 
7: 2004 80581 411 2643 55 31.50 
8: 2005 95058 411  NA 52  NA 
9: 2006 113379 411 10911 50  4.65 
10: 2007 120894 411 10911 50  4.65 
11: 2008 130033 411 2483 50  8.50 
12: 2009 139201 411 2296 46 50.00 
13: 2010 148833 411 2296 46 50.00 
14: 2011 158395 411 2296 46 50.00 
15: 1998 16350 431 435 68 114.00 
16: 1998 16353 431 303 68 45.08 
17: 1999 28641 431 303 68 45.08 
18: 1999 28644 431 435 68 114.00 
19: 2000 37491 436 2021 50 19.11 
20: 2001 47019 436 2021 50 19.11 
21: 2002 57588 436 2021 51 19.11 
22: 2003 69128 436 2021 51 19.11 
23: 2004 82400 436 2021 52 19.11 
24: 2005 95599 436 2021 50 19.11 
25: 2006 113126 436 2021 50 19.11 
26: 2007 122387 436 2021 50 19.11 
27: 2008 131126 436 2021 50 19.11 
28: 2009 140417 436 2021 50 19.11 
29: 2010 150673 436 2021 50 19.11 
30: 2011 159776 436 2021 50 19.11 
    season lic id vessel qtty grossTon 

Answer 2

यहाँ एक पंक्ति आधार समाधान है, aggregate उपयोग करने के लिए फ्रैंक के सुझाव निम्नलिखित:

Df_agg <- aggregate(. ~ season + lic + id + vessel, data = DF, sum) 
# DF is your data 
# we use season + lic + id + vessel as the grouping elements 

उत्पादन का निरीक्षण करें:

Df_agg[with(Df_agg, order(lic)), ] 
# check the output (sort for convenience), identical to Ricardo Saporta's output 
    season lic id vessel qtty grossTon 
21 1998 15593 411 2643 40 31.50 
3 1998 16350 431 435 68 114.00 
1 1998 16353 431 303 68 45.08 
22 1999 27271 411 2643 40 31.50 
2 1999 28641 431 303 68 45.08 
4 1999 28644 431 435 68 114.00 
23 2000 35758 411 2643 40 31.50 
5 2000 37491 436 2021 50 19.11 
24 2001 45047 411 2643 50 31.50 
6 2001 47019 436 2021 50 19.11 
25 2002 56291 411 2643 55 31.50 
7 2002 57588 436 2021 51 19.11 
26 2003 66991 411 2643 55 31.50 
8 2003 69128 436 2021 51 19.11 
27 2004 80581 411 2643 55 31.50 
9 2004 82400 436 2021 52 19.11 
10 2005 95599 436 2021 50 19.11 
11 2006 113126 436 2021 50 19.11 
28 2006 113379 411 10911 50  4.65 
29 2007 120894 411 10911 50  4.65 
12 2007 122387 436 2021 50 19.11 
20 2008 130033 411 2483 50  8.50 
13 2008 131126 436 2021 50 19.11 
17 2009 139201 411 2296 46 50.00 
14 2009 140417 436 2021 50 19.11 
18 2010 148833 411 2296 46 50.00 
15 2010 150673 436 2021 50 19.11 
19 2011 158395 411 2296 46 50.00 
16 2011 159776 436 2021 50 19.11 

वर्ष 1 99 8 की जांच करें, आरएस के समान, ऐसा लगता है ओपी में वांछित आउटपुट में त्रुटि है, 57 + 57! = 79.54 लेकिन = 114

Df_agg[Df_agg$season == 1998,] 

    season lic id vessel qtty grossTon 
21 1998 15593 411 2643 40 31.50 
3 1998 16350 431 435 68 114.00 
1 1998 16353 431 303 68 45.08