dat = data.frame(ID = sample(LETTERS[1:5], 20, TRUE),
bal = sample(0:200, 20, TRUE), date = sample(c(0, 2013:2015), 20, TRUE))
# normal method
dat2 = subset(dat, dat$date != 0)
out = cbind(tapply(dat$bal, dat$ID, sum), tapply(dat2$date, dat2$ID, min))
data.frame(ID = rownames(out), bal = out[,1], date = out[,2])
# ID bal date
# A A 232 2013
# B B 55 2013
# C C 868 2013
# D D 346 2013
# E E 470 2013
## 注意，這裡如果有ID的年份只有0會出錯!! 會在cbind時出現長度不同~~~
## 這裡或許有人會有更漂亮的解法XD
## 比較好的方式還是透過dplyr吧
# dplyr
library(dplyr)
dat %>% group_by(ID) %>%
summarise(bal = sum(bal), date = min(date[date > 0]))
# ID bal date
# 1 A 232 2013
# 2 B 55 2013
# 3 C 868 2013
# 4 D 346 2013
# 5 E 470 2013
※ 引述《rubyjay (佩佩~)》之銘言：
: [問題敘述]:
: 資料為
: ID bal date
: A 10 2015
: A 30 0
: A 100 2014
: B 0 2013
: B 100 0
: . . .
: . . .
: . . .
: 想要整理成：
: ID bal date
: A 140 2014
: B 100 2013
: . . .
: . . .
: . . .
: 也就是根據同一個ID，bal加總，date取不為0的最小值~
: [程式範例]:
:
: 因很久沒碰，
: 今天先用了
: aggregate(bal~ID,data,sum)
: 這樣子可以得到同一個ID，金額(bal)加總，但日期時(date)的部分不知道怎麼處理。
: 有想說不然就先替除date為0的，然後再用aggregate(date~ID,data,min)，
: 但是因為最後我還是要把他和bal放一起去做分類。
: 大部分參考下列網頁摸索出來的~
: https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/aggregate.html
: 因為以前大多用R跑模擬，用來分析資料的比較少，原本都用excel，
: 只是資料大(10萬筆以上)，受不了excel了~(excel常用樞紐和vlookup)