Объединить агрегированные данные с возвратом реальных значений в R

Question

Объединить агрегированные данные с возвратом реальных значений в R

В matplotlib lingo вы ищете способ установки пользовательских тиков.

Кажется, вы не можете достичь этого с помощью ярлыка pyplot.hist. Вам нужно будет создать свое изображение шаг за шагом. На Stack Overflow уже есть ответ на вопрос, который очень похож на ваш, и вы должны начать: Matplotlib - пометить каждый бит

0

r dplyr data.table

задан Julia 18 March 2019 в 13:20

1 ответ

Другие вопросы по тегам:

r dplyr data.table

Похожие вопросы:

score 0 · Answer 1

Кажется, все, что вам нужно, это использовать aggregate с функцией sum (см. документы ):

mydat=structure(list(ad_set_id = c(23842593781850500, 23842593781850500, 
23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 
23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 
23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 
23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 
23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 123456, 
123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 
123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 
123456, 123456, 123456, 123456), spent = c(13L, 16L, 16L, 16L, 
17L, 13L, 19L, 12L, 10L, 19L, 10L, 12L, 17L, 10L, 19L, 14L, 15L, 
20L, 19L, 12L, 10L, 12L, 16L, 16L, 19L, 17L, 20L, 14L, 10L, 10L, 
10L, 20L, 13L, 19L, 15L, 20L, 12L, 18L, 15L, 19L, 14L, 14L), 
    ad_set_id.1 = c(23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 
    23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 
    23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 
    23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 
    23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 
    23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 
    23842593781850500, 23842593781850500, 23842593781850500, 
    123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 
    123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 123456, 
    123456, 123456, 123456, 123456, 123456), realp = c(7L, 6L, 
    9L, 7L, 9L, 9L, 7L, 9L, 7L, 5L, 9L, 9L, 9L, 10L, 6L, 6L, 
    6L, 6L, 6L, 10L, 5L, 79L, 99L, 72L, 91L, 85L, 97L, 93L, 51L, 
    86L, 78L, 71L, 53L, 61L, 100L, 59L, 52L, 99L, 98L, 65L, 93L, 
    56L)), .Names = c("ad_set_id", "spent", "ad_set_id.1", "realp"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -42L))

x <- aggregate(.~ad_set_id,mydat,sum)

x$flag <- 0+(x$realp > x$spent)

, а затем вы получите:

> x
     ad_set_id spent  ad_set_id.1 realp flag
1 1.234560e+05   323 2.592576e+06  1638    1
2 2.384259e+16   309 5.006945e+17   157    0