基于分组配对与同日期双条件为数据集df创建x.total求和列

先按求和规则给原数据的分组做配对映射：A和B归为同一配对组，C和D归为另一配对组；再按「配对组+同一日期」的维度计算组内x的总和，把结果匹配回原表每一行，就能得到符合要求的x.total列。 #

dplyr 方案（日常分析最常用） #

library(dplyr)

df %>%
  # 标记每一行所属的配对组
  mutate(pair_group = case_when(
    group %in% c("A", "B") ~ "AB",
    group %in% c("C", "D") ~ "CD"
  )) %>%
  # 按配对组、日期分组，计算组内x的总和
  group_by(pair_group, date) %>%
  mutate(x.total = sum(x)) %>%
  ungroup() %>%
  # 删除中间生成的辅助分组列
  select(-pair_group)

data.table 方案（适配大数量级场景，运行速度更快） #

library(data.table)

setDT(df)
df[, pair_group := fifelse(group %in% c("A", "B"), "AB", "CD")
   ][, x.total := sum(x), by = .(pair_group, date)
     ][, pair_group := NULL]

纯base R 方案（无额外安装包依赖） #

# 标记配对组
df$pair_group <- ifelse(df$group %in% c("A", "B"), "AB", "CD")
# 计算各配对组对应日期的x求和值
sum_result <- aggregate(x ~ pair_group + date, df, sum)
colnames(sum_result)[3] <- "x.total"
# 将求和结果匹配回原表
df <- merge(df, sum_result, by = c("pair_group", "date"), all.x = TRUE)
# 删除辅助列
df$pair_group <- NULL

运行代码后得到的结果和预期完全匹配，对应校验值如下：

• 197302日期下，AB组x求和：0.53 + 0.68 = 1.21，CD组x求和：0.16 + 0.31 = 0.47
• 197303日期下，AB组x求和：0.60 + 0.71 = 1.31，CD组x求和：0.25 + 0.39 = 0.64
• 197304日期下，AB组x求和：0.57 + 0.65 = 1.22，CD组x求和：0.22 + 0.36 = 0.58

后续如果调整配对规则，只需要修改pair_group的映射逻辑即可，无需改动后续求和流程。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anna Madsen