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我有一个带有 3 个变量和 1.425.558 个观察值的 data.frame。它是可再生能源工厂安装电力的登记册。每行代表一个已安装的发电厂。在一个邮政编码区域内可以有多个相同类型的发电厂。

ID  zipcode     Type    power
1   79280   solarpower  3
2   79280   solarpower  3
3   79283   hydroelectric   3
4   79280   biogas          55
5   79280   windpower   2
6   21459   windpower   4
7   21459   windpower   2

我想通过邮政编码总结安装了多少太阳能/沼气/风力发电。

zipcode     Type    power
21459        windpower    6
79280        solarpower   6
79280        windpower    2
...and so on.

我已经试过了

aggregate(myDat$power, by=list(myDat$zipcode,myDat$type), FUN=sum)

但我的内存不够用。

我知道，我的数据框非常大。我可以缩小很多，因为我只需要那些以“2”开头的邮政编码的数据。

你能给我指出一个解决方案吗？非常感谢您对初学者的帮助！

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2 回答 2

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如果我正确理解您的需求，您可以使用 dplyr 来表达它：

> data %.% group_by( zipcode, Type ) %.% summarise( power = sum(power) )
Source: local data frame [5 x 3]
Groups: zipcode

  zipcode          Type power
1   21459     windpower     6
2   79280     windpower     2
3   79280        biogas    55
4   79283 hydroelectric     3
5   79280    solarpower     6

如果您只想要那些以 开头的邮政编码2，您可以filter先：

> data %.% filter( grepl( "^2", zipcode ) ) %.% 
     group_by( zipcode, Type ) %.% summarise( power = sum(power) )
Source: local data frame [1 x 3]
Groups: zipcode

  zipcode      Type power
1   21459 windpower     6
于 2014-02-10T12:30:21.747 回答
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data.table版本：

library(data.table)
dt = data.table(your_df)

dt[, sum(power), by = list(zipcode, Type)]

并首先缩小范围：

dt[grep("^2", zipcode), sum(power), by = list(zipcode, Type)]

因为grep两者都很昂贵，所以dplyr你data.table可能最好（速度方面）首先总结，然后过滤，即：

dt[, sum(power), by = list(zipcode, Type)][grep("^2", zipcode)]
于 2014-02-10T16:27:11.937 回答