Làm thế nào để tổng hợp trên đường chéo của khung dữ liệu

Question

Nói rằng tôi có khung dữ liệu này:

 1 2 3 4  
100 8 12 5 14 
99 1 6 4 3 
98 2 5 4 11 
97 5 3 7 2 

Trong khung dữ liệu trên này, các giá trị chỉ đếm có bao nhiêu quan sát đảm nhận (100, 1), (99, 1) vv

Trong ngữ cảnh của tôi, các đường chéo có cùng ý nghĩa:

 1 2 3 4 
100 A B C D 
99 B C D E 
98 C D E F 
97 D E F G 

Làm cách nào để tổng hợp các đường chéo (tức là tổng các chữ cái tương tự) trong khung dữ liệu đầu tiên?

này sẽ tạo ra:

group sum 
A  8 
B  13 
C  13 
D  28 
E  10 
F  18 
G  2 

Ví dụ, D là 5+5+4+14

Answer 1

Bạn có thể sử dụng row() và col() để xác định các mối quan hệ hàng/cột.

m <- read.table(text=" 
    1 2 3 4  
100 8 12 5 14 
99 1 6 4 3 
98 2 5 4 11 
97 5 3 7 2") 

vals <- sapply(2:8, 
     function(j) sum(m[row(m)+col(m)==j])) 

hoặc (như đề xuất trong ý kiến ​​bằng? @thelatemail)

vals <- sapply(split(as.matrix(m), row(m) + col(m)), sum) 
data.frame(group=LETTERS[seq_along(vals)],sum=vals) 

hoặc (@Frank)

data.frame(vals = tapply(as.matrix(m), 
     (LETTERS[row(m) + col(m)-1]), sum)) 

as.matrix() là cần thiết để làm cho split() làm việc một cách chính xác ...

Answer 2

Đây là giải pháp sử dụng stack() và.210, mặc dù nó đòi hỏi sự data.frame thứ hai chứa vectơ nhân vật, như trái ngược với các yếu tố (có thể bị buộc với lapply(df2,as.character)):

df1 <- data.frame(a=c(8,1,2,5), b=c(12,6,5,3), c=c(5,4,4,7), d=c(14,3,11,2)); 
df2 <- data.frame(a=c('A','B','C','D'), b=c('B','C','D','E'), c=c('C','D','E','F'), d=c('D','E','F','G'), stringsAsFactors=F); 
aggregate(sum~group,data.frame(sum=stack(df1)[,1],group=stack(df2)[,1]),sum); 
## group sum 
## 1  A 8 
## 2  B 13 
## 3  C 13 
## 4  D 28 
## 5  E 10 
## 6  F 18 
## 7  G 2 

Answer 3

Một giải pháp khác sử dụng định nghĩa bgoldst của df1 và df2

sapply(unique(c(as.matrix(df2))),function(x) sum(df1[df2==x])) 

Cung cấp

#A B C D E F G 
#8 13 13 28 10 18 2 

(Không hoàn toàn định dạng bạn muốn, nhưng có thể không sao ...)

Answer 4

Một aggregate biến, tránh giao diện công thức, mà thực sự làm phức tạp vấn đề trong trường hợp này:

aggregate(list(Sum=unlist(dat)), list(Group=LETTERS[c(row(dat) + col(dat))-1]), FUN=sum) 

# Group Sum 
#1  A 8 
#2  B 13 
#3  C 13 
#4  D 28 
#5  E 10 
#6  F 18 
#7  G 2