根据一列的值合并数据

我在 R 中有一个数据框

     year group  sales
1   2000     1    20
2   2001     1    25
3   2002     1    23
4   2003     1    30
5   2001     2    50
6   2002     2    55

我想按组对数据进行分组或创建某种对象。我想为每个组创建一个数组来存储年份和销售额。我将尝试将其保存为具有以下结构的 json 文件：

[{"group": 1, "sales":[[2000,20],[2001, 25], [2002,23], [2003, 30]]},
{"group": 2, "sales":[[2001, 50], [2002,55]]}] 

可以自动完成吗？

多谢

我们可以用data.table to paste“年份”和“销售额”列按“组”分组。我们将“data.frame”转换为“data.table”（setDT(df1)）。按“组”分组，我们使用sprintf将“年份”、“销售额”与括号一起粘贴（[])，然后将输出折叠为单个字符串toString（它是一个包装器paste(..., collapse=', ')), paste the []，并使用toJSON.

library(jsonlite)
library(data.table)
toJSON(setDT(df1)[, list(sales= paste0('[',toString(sprintf('[%d,%d]',
                  year, sales)),']')), by = group])
#[{"group":1,"sales":"[[2000,20], [2001,25], [2002,23], [2003,30]]"},
#{"group":2,"sales":"[[2001,50], [2002,55]]"}] 

The paste按组可以使用base R. We split数据集按“组”列创建list。循环遍历list with lapply, paste、“年份”、“销售额”栏如上所述。创建一个data.frame与 'group' 的第一个元素和来自paste step, rbind the list元素来创建单个data.frame然后使用toJSON.

toJSON(
     do.call(rbind,
         lapply(
            split(df1, df1$group),
                function(x) data.frame(group=x$group[1L], 
                           sales=paste0('[',
                            toString(sprintf('[%d,%d]', x$year, x$sales)),
              ']')))))

data

df1 <- structure(list(year = c(2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2001L, 2002L
 ), group = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L), sales = c(20L, 25L, 23L, 
30L, 50L, 55L)), .Names = c("year", "group", "sales"), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))