Подскажите, можно ли модифицировать этот код, чтобы схлопнуть строки для одной кампании с учетом значений в другом столбце, в конкретном случае - месяце.

Если понимать под «схлопнуть» операцию агрегирования т.е. summarize (), то такую операцию можно проводить по нескольким группирующим колонкам: что-то вроде group_by(iris, Species, Months)

Вроде бы получается, но дублируется один из столбцов, по которому проводили группировку

Когда здесь 3 аргумента: group_by(iris, Species, Months)

С двумя аргументами эта задача решалась через добавление [, -1]

Получилось так:
summarise(iris_grp, across(3:4, mean, .names = "{.col}_mean"))[, -1],
summarise(iris_grp, across(1:2, sum, .names = "{.col}_sum")) [, -2]

посмотрите здесь базовые операции

Все же dplyr это классика но я больше в рутинных операциях склоняюсь к data.table да может функционал не настолько широк но в своей стезе он куда более практичный чтоли. Никаких пайпов все что нужно, квадратные скобки))

#дRака

Господа, как можно сгруппировать данные в data.table и посмотреть, совпадают ли полностью строки в каких-то группах?

утро - тяжелое время суток. наверняка, кто-то сделает это нормально, но….

я поплавился:

dt[, .(all_rows_unique = uniqueN(.SD) < .N), by = cyl]

dt[, .(all_rows_unique = uniqueN(.SD) < .N), by = cyl]

Спасибо большое!

Всем привет!

Я снова пишу о курсе по R и статистике, который уже очень скоро начнется, но на который еще есть шанс успеть записаться.

Недавно появился FAQ по курсу.

По коду STATANDR2021 можно получить скидку 10%!

Специально для родного чатика хочу еще добавить и ответить на недавний вопрос о том, как в курсе проходят статистику: мы делаем фокус не на рецептах, а на логике, которая стоит за ними. Мы подробно разбираем логику NHST, самостоятельно расчитываем базовые тесты в R (в начале даже без использования готовых функций), чтобы было понятно, что стоит за тестовыми статистиками, p-value, доверительными интервалами и т.д. Делаем фокус не на том, когда и какие модели и тесты можно применять, а на том, почему это так, откуда берутся эти допущения и что конкретно будет происходить, если они нарушаются. Но, конечно, по ходу дела учимся делать все основные статистические тесты, благо, если есть R, это совсем несложно.

возможно, знаете как в R считать эту метрику не для символов, а для "целых" слов в двух строках?

не знаю. варианты решения:
- загуглить
- посмотреть алгоритм расчета (или исходный код функции для символов) и реализовать свою функцию

adist("пиво", "хлеб")