R: Regroupement des rangées dans un tableau

Question

J'ai le tableau suivant dans R. Il montre les importations de pétrole brut dans les milliers de barils. Les colonnes sont les années et les lignes du mois de chaque année:

> oil 
    Year 
Month 2014 2015 2016 2017 
    1 288458 293297 300915 331240 
    2 256340 259626 291915 281094 
    3 286934 298196 310038 311840 
    4 288002 281216 294659 307314 
    5 291004 294570 315600 329468 
    6 265109 288139 301625 307190 
    7 294363 296712 326494 305336 
    8 288878 305609 319990  0 
    9 275435 280736 305981  0 
    10 276658 274087 300671  0 
    11 270260 274532 308776  0 
    12 291463 302014 303563  0 

C'est la classe tables:

> class(oil) 
[1] "xtabs" "table" 

Je voudrais regrouper en quartiers au lieu de mois:

Quarter 2014 2015 2016 2017 
     1 288458 293297 300915 331240 
     2 256340 259626 291915 281094 
     3 286934 298196 310038 311840 
     4 288002 281216 294659 307314 

Notez que ce ne sont pas des numéros trimestriels réels, je les utilise pour l'illustration.

Quelle est la meilleure façon de faire cela?

Answer 1

Vous pouvez définir l'intervalle (1: 3, 4: 6, 7: 9, 10:12) dans une liste, puis lapplycolSums au-dessus pour additionner toutes les trois rangées, et ensuite rbind la sortie de ce avec do.call .

data(iris) 

mytable <- with(iris, table(Sepal.Length, Species)) 
mytable <- mytable[1:12,] 


> mytable 
      Species 
Sepal.Length setosa versicolor virginica 
     4.3  1   0   0 
     4.4  3   0   0 
     4.5  1   0   0 
     4.6  4   0   0 
     4.7  2   0   0 
     4.8  5   0   0 
     4.9  4   1   1 
     5  8   2   0 
     5.1  8   1   0 
     5.2  3   1   0 
     5.3  1   0   0 
     5.4  5   1   0 

mylist <- list(1:3, 4:6, 7:9, 10:12) 

quartertable <- do.call(rbind, lapply(mylist, function(x) colSums(mytable[x,]))) 

> quartertable 
    setosa versicolor virginica 
[1,]  5   0   0 
[2,]  11   0   0 
[3,]  20   4   1 
[4,]  9   2   0 

Pour votre exemple, ce serait:

mylist <- list(1:3, 4:6, 7:9, 10:12) 

oil_quarters <- do.call(rbind, lapply(mylist, function(x) colSums(oil[x, ]))) 

Answer 2

Avec dplyr, si vos données sont dans un data.frame vous pouvez faire

oil %>% 
    group_by(quarter = ceiling(Month/3)) %>% 
    select(-Month) %>% 
    summarise_each(funs(sum)) 

cela fonctionne avec de l'huile comme

oil <- fread('Month 2014 2015 2016 2017 
    1 288458 293297 300915 331240 
    2 256340 259626 291915 281094 
    3 286934 298196 310038 311840 
    4 288002 281216 294659 307314 
    5 291004 294570 315600 329468 
    6 265109 288139 301625 307190 
    7 294363 296712 326494 305336 
    8 288878 305609 319990  0 
    9 275435 280736 305981  0 
    10 276658 274087 300671  0 
    11 270260 274532 308776  0 
    12 291463 302014 303563  0', header = T)