关于R的多条件求和的问题

> Rquestion
   Fvalue Tvalue Wvalue   Dvalue Result
1   Name4  Name1   0.45 2017/6/1   0.90
2   Name4  Name1   0.45 2017/6/1   0.90
3   Name6  Name2   0.41 2017/6/1   0.41
4   Name2  Name3   0.51 2017/6/2   0.51
5   Name5  Name3   0.32 2017/6/3   0.32
6   Name4  Name1   0.29 2017/6/3   0.29
7   Name3  Name4   0.15 2017/6/4   0.30
8   Name5  Name4   0.36 2017/6/5   0.36
9   Name3  Name4   0.21 2017/6/5   0.21
10  Name2  Name5   0.32 2017/6/6   0.32
11  Name1  Name6   0.99 2017/6/6   0.99
12  Name4  Name6   0.38 2017/6/6   0.38
13  Name3  Name4   0.15 2017/6/4   0.30


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最近在做一个分析，有个技术性问题难到我了。如果是用VBA做的话，我会，但是数据量大，很慢。最近刚入手R，很多操作不太懂。


现在有一个数据框Rquestion，里面有4列数据，第5列Result是我想要的结果。

要求是这样的（不用加载包，仅使用基础包）：

对当天的交易记录，如果是同一组有重复的交易记录，则对其第3列进行求和，结果统一赋值到第5列；否则，令第5列的值=第3列的值。

例如：2017/06/01当天， Name4,Name1是同一组交易记录（注意Name4,Name1和Name1,Name4是不同的组），对第3列的值求和（=0.45+0.45），结果放在第5列。

又如：2017/06/04，Name3，Name4出现了2次，对其第3列求和（=0.15+0.15），结果为0.30，将结果0.30赋值于他们的第5列。

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不知道我表达清楚了没？

我是这么想的（伪代码），不太会，呵呵：

ind<-（Rquestion$DValue=="2017/6/1"） & (Fvalue属性拼Tvalue属性唯一）;
Rquestion$Result<-sum(Rquestion[ind,3]);

这个问题正好适用大神Hadley Wickham提出来的Split-Apply-Combine策略：

1. # split
   
2. temp_list <- split(Rquestion, list(a$Fvalue, a$Tvalue, a$Dvalue), drop = TRUE)
   
3. # apply
   
4. temp_list <- lapply(temp_list, function(x) {x$Result <- sum(x$Wvalue); x})
   
5. # combine
   
6. temp_list$make.row.names <- FALSE
   
7. result <- do.call("rbind", temp_list)

复制代码

至于该策略的具体思想，请上网搜索“Split-Apply-Combine”

如果最后不保留重复值的话，可以采用如下的方法来计算：就是一个简单的分组求和问题，用tapply或者aggregate函数都能解决。
直接用aggregate来进行计算即可：

1. A=c("A","B","A","C")
   
2. B=c("B","A","B","A")
   
3. C=1:4
   
4. zz <- data.frame(A,B,C)
   
5. aggregate(C~A+B,data=zz,sum)

复制代码