【R】tidyverseでカテゴリごとの演算をしたい

Question

前提

以下のようなデータフレームを想定します。

> data.frame(Year = rep(2001:2020,2),
+            Country = c(rep("Russia",10),rep("Soviet",10)),
+            Category = rep(c("A","B"),10),
+            Value = as.integer(rnorm(20, mean = 10, sd = 5)))
   Year Country Category Value
1  2011  Russia        A    11
2  2012  Russia        B    19
3  2013  Russia        A    11
4  2014  Russia        B     6
5  2015  Russia        A    12
6  2016  Russia        B     6
7  2017  Russia        A    10
8  2018  Russia        B    13
9  2019  Russia        A     5
10 2020  Russia        B    18
11 2011  Soviet        A    21
12 2012  Soviet        B    10
13 2013  Soviet        A     3
14 2014  Soviet        B    23
15 2015  Soviet        A    18
16 2016  Soviet        B    13
17 2017  Soviet        A    10
18 2018  Soviet        B    10
19 2019  Soviet        A    10
20 2020  Soviet        B     5

実現したいこと

Country列の"Russia"と"Soviet"は同じものとして、Value列の値を足し合わせたいです
ただし、Category列の"A"と"B"について分けたいので、イメージする結果は以下の通りです。

   Year       Country Category Value
1  2011 Russia+Soviet        A     6
2  2012 Russia+Soviet        B    11
3  2013 Russia+Soviet        A    17
4  2014 Russia+Soviet        B    22
5  2015 Russia+Soviet        A    24
6  2016 Russia+Soviet        B    22
7  2017 Russia+Soviet        A    28
8  2018 Russia+Soviet        B    35
9  2019 Russia+Soviet        A    19
10 2020 Russia+Soviet        B    34

これをtidyverseパッケージ群のいずれかを利用して行いたいのですが何か方法はあるでしょうか？

Answer 1

Valueの計算がどうして質問の様のような結果になるのか謎なんですが、気にしないことにして。

当該のデータフレームdfについて、

df$Country2 <- ifelse(df$Country=="Russia", "Russia+Soviet", ifelse(df$Country=="Soviet", "Russia+Soviet", df$Country))

として新しい「国カテゴリー」を作り、CountryのかわりにCountry2を使って処理を進めればいいのでは。

Comments

[toufya]

すみません。コピペミスでした。
dplyrを使ったやり方では以下の通りにできました。もっと良い方法はあると思いますが。
```
df %>%
pivot_wider(names_from = Country, values_from = Value) %>%
mutate(Russia_and_Soviet = Russia + Soviet) %>%
pivot_longer(Russia_and_Soviet, names_to = "Country", values_to = "Value")
```