在R中按CountryCode和Year合并Deliveries列值的方法求助

当然可以按Year和CountryCode合并Deliveries列的值，你之前的问题出在工具用法错误：unique()仅用于移除完全重复的行，无法实现分组求和。以下是三种经过验证的实现方式：

方案1：使用dplyr包（语法直观易读） #

这是R中数据处理的常用工具包，适合大多数场景：

# 首次使用需安装包
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

# 读取数据
ArmsSales <- read_excel("USArmsSales.xlsx")

# 分组求和：按CountryCode/Year/Country分组，对Deliveries求和
ArmsSales_clean <- ArmsSales %>%
  group_by(CountryCode, Year, Country) %>%
  summarise(Deliveries_total = sum(Deliveries, na.rm = TRUE), .groups = "drop")

• na.rm = TRUE：自动忽略缺失值，避免求和出错
• .groups = "drop"：取消分组状态，返回常规数据框

方案2：使用base R的aggregate函数（无需额外安装包） #

如果你偏好原生R语法，修正后的aggregate用法如下：

ArmsSales <- read_excel("USArmsSales.xlsx")

# 按指定列分组，对Deliveries执行求和
ArmsSales_clean <- aggregate(Deliveries ~ CountryCode + Year + Country, 
                             data = ArmsSales, 
                             FUN = sum, 
                             na.rm = TRUE)

# 可选：重命名求和结果列
colnames(ArmsSales_clean)[4] <- "Deliveries_total"

方案3：使用data.table包（适合大数据集） #

如果你的数据量较大，data.table的运行速度会显著优于前两种方案：

# 首次使用需安装包
install.packages("data.table")
library(data.table)

# 读取并转换为data.table格式
ArmsSales <- as.data.table(read_excel("USArmsSales.xlsx"))

# 分组求和
ArmsSales_clean <- ArmsSales[, .(Deliveries_total = sum(Deliveries, na.rm = TRUE)), 
                             by = .(CountryCode, Year, Country)]

额外注意事项 #

• 请确认Country与CountryCode是一一对应的，若存在同一CountryCode对应多个Country的情况，需先清理数据（比如统一国家名称）
• 若无需保留Country列，分组时仅保留CountryCode和Year即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kenzie DeKeyser