как вычислить конкретное подмножество в dataframe в г и сохранить вычисление в другом списке

Question

У меня есть два списка:

список 1:

id name age 
1 jake 21 
2 ashly 19 
45 lana 18 
51 james 23 
5675 eric 25 

список 2 (тв часы):

id hours 
1 1.1 
1 3 
1 2.5 
45 5.6 
45 3 
51 2 
51 1 
51 2 

Это просто пример, реальные списки очень большие: список 1 - 5000 id, список 2/3/4 - содержит более 1 миллиона строк (а не уникальный идентификатор).

Мне нужно для каждого списка 2 и до вычисления среднего значения/суммы/подсчета для каждого идентификатора и добавления значения в список 1. Обратите внимание, что мне нужен расчет, сохраненный в другом списке с разными номерами строк.

пример:

list 1: 
    id name age tv_average 
    1 jake 21 2.2 
    2 ashly 19 n/a 
    45 lana 18 4.3 
    51 james 23 1.6667 
    5675 eric 25 n/a 

это мои попытки:

for (i in 1:nrow(list2)) { 
    p <- subset(list2,list2$id==i) 
    list2$tv_average[i==list2$id] <- sum(p$hours)/(nrow(p)) 
} 

ошибка: из 22999 строк она работает только на 21713 строк.

Answer 1

Попробуйте

#Sample Data 
data1 = structure(list(id = c(1L, 2L, 45L, 51L, 5675L), name = structure(c(3L, 
1L, 5L, 4L, 2L), .Label = c("ashly", "eric", "jake", "james", 
"lana"), class = "factor"), age = c(21L, 19L, 18L, 23L, 25L) 
), .Names = c("id", 
"name", "age"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame") 

data2 = structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 3L, 45L, 45L, 51L, 51L, 51L, 
53L), hours = c(1.1, 3, 2.5, 10, 5.6, 3, 2, 1, 2, 6)), .Names = c("id", 
"hours"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L)) 

# Use aggregate to calculate Average, Sum, and Count and Merge 
merge(x = data1, 
     y = aggregate(hours~id, data2, function(x) 
      c(mean = mean(x), 
       sum = sum(x), 
       count = length(x))), 
     by = "id", 
     all.x = TRUE) 
# id name age hours.mean hours.sum hours.count 
#1 1 jake 21 2.200000 6.600000 3.000000 
#2 2 ashly 19   NA  NA   NA 
#3 45 lana 18 4.300000 8.600000 2.000000 
#4 51 james 23 1.666667 5.000000 3.000000 
#5 5675 eric 25   NA  NA   NA