新手又来了，决心提出一个比我上次更好的可重现问题。我的数据框：
> str(Denton)
'data.frame': 1666 obs. of 8 variables:
$ MIL.ID : Factor w/ 18840 levels "","0000151472",..: 7393 3955 3955 3955 3871 3871 8627 8627 1609 11652 ...
$ Center : int 8130 8130 8130 8130 8130 8130 8130 8130 8130 8130 ...
$ Gift.Date : Factor w/ 339 levels "","01/01/2015",..: 3 6 6 6 7 7 7 7 8 8 ...
$ Gift.Amount: num 25 50 50 50 25 25 50 50 2500 20 ...
$ Solic. : Factor w/ 31 levels "","aa","ac","an",..: 24 20 20 20 20 20 20 20 11 11 ...
$ Tender : Factor w/ 10 levels "","c","ca","cc",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
$ Account : Factor w/ 16 levels "","29101-0000",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ Restriction: Factor w/ 258 levels "","AAU","ACA",..: 1 43 43 43 43 43 43 43 43 43 ...
> head(Denton)
MIL.ID Center Gift.Date Gift.Amount Solic. Tender Account Restriction
0000741377 8130 01/02/2015 25 ps ca 29101-0000
0000551071 8130 01/05/2015 50 mem ca 29101-0000 BWC
0000551071 8130 01/05/2015 50 mem ca 29101-0000 BWC
0000551071 8130 01/05/2015 50 mem ca 29101-0000 BWC
0000544358 8130 01/06/2015 25 mem ca 29101-0000 BWC
0000544358 8130 01/06/2015 25 mem ca 29101-0000 BWC
我的最终目标只是返回此数据框的摘要数据，但有一个警告：有一种招标类型"pd"，即工资扣除，每年发生 26 次。从技术上讲，每个工资扣除都是一份礼物的一部分，即不是 26 份礼物，而是一份。我正在尝试做的是将与 pd 和 MIL.ID（这是捐赠者 ID）相关的礼物金额结合起来，这样每个人的多次工资扣除就会合并为一份礼物。这部分并不太难，因为我在堆栈溢出的其他一些示例中发现了一些帮助：
> df <- aggregate(Gift.Amount~MIL.ID,subset(Denton,Tender=="pd"),sum)
> head(df)
MIL.ID Gift.Amount
1 0000308080 324
2 0000308492 24
3 0000756682 4
4 0000757228 24
5 0000776957 850
6 0000777108 213
此数据框包含与工资扣除关联的 MIL.ID，并将每个 MIL.ID 下的这些 pd 条目相加。现在是我微不足道的大脑自我屈服的部分。回想一下之前我想简单地
summary(Denton)
一旦我将招标下的 pd 与其相关 MIL.ID 相加，就抢走均值和中位数。 有问题的是，工资扣除的汇总数据现在仅作为独立的数据框存在。我不知何故需要：
1）消除"招标"下的旧pd行，2） 合并丹顿和DF数据框3）汇总数据
这是我在基础R中能够弄清楚的：
>Denton[Denton$Tender!=pd,]
现在那些正在招标的原始pd已经消失了。但是，我无法将丹顿和 df 重新绑定在一起，因为：
>str(df)
data.frame': 77 obs. of 2 variables:
$ MIL.ID : Factor w/ 18840 levels "","0000151472",..: 1613 1617 7967 7991 8627 8637 8797 8899 9807 11371 ...
$ Gift.Amount: num 324 24 4 24 850 213 360 4 11 24 ...
两个数据帧都是矩形的，长度不同，因此 R 无法在不踢出
Error in data.frame(..., check.names = FALSE) : arguments imply differing number of rows: 502, 77.
base R 中有没有办法解决这个问题，还是我需要下载 reshape 包并学习如何融化？我什至需要使用聚合函数使事情变得如此复杂吗？
编辑评论：
Denton 的当前 head（）：
> head(Denton)
MIL.ID Center Gift.Date Gift.Amount Solic. Tender Account Restriction
0000741377 8130 01/02/2015 25 ps ca 29101-0000
0000551071 8130 01/05/2015 50 mem pd 29101-0000 BWC
0000551071 8130 01/05/2015 50 mem pd 29101-0000 BWC
0000551071 8130 01/05/2015 50 mem pd 29101-0000 BWC
0000544358 8130 01/06/2015 25 mem pd 29101-0000 BWC
0000544358 8130 01/06/2015 25 mem pd 29101-0000 BWC
完成的事情后所需的输出：
> head(Denton)
MIL.ID Center Gift.Date Gift.Amount Solic. Tender Account Restriction
0000741377 8130 01/02/2015 25 ps ca 29101-0000
0000551071 8130 01/05/2015 150 mem pd 29101-0000 BWC
0000544358 8130 01/06/2015 50 mem pd 29101-0000 BWC
0000556000 8130 01/05/2015 50 mem ca 29101-0000 BWC
0000556005 8130 01/05/2015 50 mem ca 29101-0000 BWC
0000556100 8130 01/05/2015 50 mem ca 29101-0000 BWC
那我就
>summary(Denton)
为了得到我的手段和中位数，因为每个 MIL.ID 的 PD 招标都已合并。
对于 Dplyr 函数来说，这怎么样：
> Denton %>%
group_by(MIL.ID) %>% #sorts by MIL.ID
select(MIL.ID, Gift.Amount, Tender) %>% #selects these three for agg
filter(sum(Tender) <= pd) %>% #I think this should sum where tender= pd?
distinct #get distinct rows?
下面是使用 dplyr 包的解决方案。它不是基本的R，但极大地简化了事情，因此值得添加到R工具的Senal中。（对不起，情不自禁...
library(dplyr)
Denton <- data.frame("MIL.ID" = c(1,2,2,3,3,4),
"Tender" = c("ca", "pd", "pd", "pd", "pd", "ab"),
"Gift.Amount" = c(1,2,3,4,5,6),
"Solic" = c("ps", "mem", "mem", "mem", "mem", "ps")
)
这给了
MIL.ID Tender Gift.Amount Solic
1 1 ca 1 ps
2 2 pd 2 mem
3 2 pd 3 mem
4 3 pd 4 mem
5 3 pd 5 mem
6 4 ab 6 ps
现在，使用 dplyr 的函数来做你想做的事：
Denton %>% group_by(MIL.ID) %>% # This groups by MIL.ID
mutate( Gift.Amount = sum(Gift.Amount)) %>% # This gets the sum of each Gift.Amount
distinct # This gets the distinct rows
输出：
Source: local data frame [4 x 4]
Groups: MIL.ID [4]
MIL.ID Tender Gift.Amount Solic
(dbl) (fctr) (dbl) (fctr)
1 1 ca 1 ps
2 2 pd 5 mem
3 3 pd 9 mem
4 4 ab 6 ps
注释：
这假设对于给定的MIL.ID，除了 Gift.Amount之外，所有pd行都是相似的，根据上面的示例，情况似乎是这样。（如果不是，请使用什么逻辑来决定保留哪一行来更新您的问题，我将更新我的答案以使用该逻辑。
我还把sum带到了所有Tenders，而不仅仅是pd招标，因为一个项目的总和只是该项目的价值，这样做意味着我不需要分开然后绑定回两个不同的 dfs。
编辑
另一种选择是您可以将Denton df 分为两部分：
df_notpd <- Denton %>% filter(Tender != "pd");
df_pd <- Denton %>% filter(Tender == "pd");
# Now do the necessary logic on *only* the pd portion.
df_pd <- df_pd group_by(MIL.ID) %>% # This groups by MIL.ID
mutate( Gift.Amount = sum(Gift.Amount)) %>% # This gets the sum of each Gift.Amount
distinct # This gets the distinct rows
# Then rbind back with df_notpd
df <- rbind(df_notpd, df_pd)