在R中按Bus ID汇总成本与利润总和的代码实现方法

1. 加载必要工具包 #

用dplyr处理数据语法简洁易读，若未安装先执行安装命令：

install.packages("dplyr")

安装完成后加载包：

library(dplyr)

2. 示例数据集（替换成你的真实数据即可） #

先构造示例数据方便测试代码：

bus_data <- data.frame(
  bus_id = c(1,1,1,2,2,3),
  from = c("北京","上海","广州","成都","重庆","深圳"),
  to = c("上海","广州","北京","重庆","成都","杭州"),
  bus_fare = c(150,200,180,120,130,250),
  costs = c(80,90,75,60,65,100),
  profit_from_trip = c(70,110,105,60,65,150)
)

3. 按巴士ID汇总总成本与总利润 #

通过分组汇总计算每辆巴士的累计成本和利润：

# 分组计算总成本与总利润，忽略缺失值避免报错
bus_summary <- bus_data %>%
  group_by(bus_id) %>%
  summarise(
    total_costs = sum(costs, na.rm = TRUE),
    total_profit = sum(profit_from_trip, na.rm = TRUE)
  )

# 查看汇总结果
print(bus_summary)

4. 找出每辆巴士的最盈利路线 #

分两种场景处理：

• 场景1：保留所有利润最高的路线（若存在并列第一的情况）

most_profitable_routes <- bus_data %>%
  group_by(bus_id) %>%
  filter(profit_from_trip == max(profit_from_trip, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup()

• 场景2：仅保留每辆巴士的第一条最高利润路线（不保留并列项）

most_profitable_routes <- bus_data %>%
  group_by(bus_id) %>%
  slice_max(profit_from_trip, n = 1, with_ties = FALSE) %>%
  ungroup()

运行后查看结果：

print(most_profitable_routes)

5. 合并汇总数据与最盈利路线（可选） #

若需将汇总的成本利润和最盈利路线合并到同一张表，用left_join实现：

combined_result <- most_profitable_routes %>%
  left_join(bus_summary, by = "bus_id")

print(combined_result)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jay