別のdata.tableの派生値を使用してdata.tableを豊かにする

Question

次のdata.tablesを仮定します。

> valid_event_rows 
       TTimeStamp DeviceIDI    TimeOff AlarmGroup Alarmcode LogType idKey MailSend DownTime 
    1: 2011-09-15 11:46:39   4 2011-09-15 14:04:16   1  1111  0 791  1 138 mins 
    2: 2011-09-15 11:47:14   4 2011-09-15 14:04:15   1  1015  2 793  0 137 mins 
    3: 2011-09-15 11:47:37   4 2011-09-15 14:04:18   1  1001  2 794  0 137 mins 
    4: 2011-09-15 11:57:34   4 2011-09-15 13:57:42   1  7111  2 795  0 120 mins 
    5: 2011-09-15 14:58:43   4 2011-09-15 17:59:03   1  7111  2 795  0 181 mins 
    ... 


> observed_failures 
      Group AlarmCode     Description ErrorType 
    1:  System  916  HW-profile not selected   1 
    2:  System  1001     Manual stop   1 
    3:  System  1003  Emergency switch activated   1 
    4:  System  1004     External stop   0 
    5:  System  1005  Availability - low wind   W 
    ... 

私はvalid_event_rowsの表に、それぞれのAlarmcodeためcount()を含む新しい列Frequencyでobserved_failuresテーブルを拡張することを目指しています。

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私が失敗した最初のテーブルを解析し、新しいDT failures_distributionにすべてのオカレンスをカウントし、目的のテーブルにFrequency列を結合することによってそれを行うことを試みてきました。

# Generate a High Level view root cause of observed failures 
observed_failures <- event_categories[Number %in% event_data$Alarmcode] 
observed_failures <- observed_failures[order(Number, decreasing = FALSE)] 

# Build a DF with AlarmCode | Frequency 
failures_distribution <- (count(sort(valid_event_rows$Alarmcode))) 

# Bind the Frequency column to the table 
failures_summary <- cbind(observed_failures,failures_distribution$freq)  # BUG (!!!) 
colnames(failures_summary)[5] <- "Frequency" 

event_categories上のいくつかのイベントは、（設計によって）されているので、しかし、これは動作しませんでしたが、周波数マッピングにCBIND値を複製し、したがって、ネジ。

event_categoriesで重複をソートして削除することで問題を解決できましたが、インラインで行うのが最も適切な方法を知りたいと思います。

私はあなたがobserved_failuresにleft_join、その後、dplyrにこれらの周波数をvalid_event_rowsでcount alarmcodesを試してみるかもしれませんR.

Answer 1

に新しいですそれを心に留めておいてください：

library(dplyr) 
frequencies <- count(valid_event_rows, AlarmCode) 
failures_summary <- left_join(observed_failures, frequencies, on = 'AlarmCode') 

を説明するためにmagic：countは、AlarmCodeでグループ化されたdata.frameの行を数えます。出力は、 'AlarmCode'と 'n'という2つの変数を持つ新しいdata.frameです。 left_joinは、onで指定された変数を使用してdata_framesを結合します。これは、left_joinを使用してobserver_failuresのすべての観測値が保持され、対応する頻度があればそれにバインドされます。