Comment calculer l’écart type par groupe dans R (avec exemples)
Vous pouvez utiliser l’une des méthodes suivantes pour calculer l’écart type par groupe dans R :
Méthode 1 : utiliser la base R
aggregate(df$col_to_aggregate, list(df$col_to_group_by), FUN=sd)
Méthode 2 : utiliser dplyr
library(dplyr)
df %>%
group_by(col_to_group_by) %>%
summarise_at(vars(col_to_aggregate), list(name=sd))
Méthode 3 : utiliser data.table
library(data.table)
setDT(df)
dt[ ,list(sd=sd(col_to_aggregate)), by=col_to_group_by]
Les exemples suivants montrent comment utiliser chacune de ces méthodes en pratique avec le bloc de données suivant dans R :
#create data frame
df <- data.frame(team=rep(c('A', 'B', 'C'), each=6),
points=c(8, 10, 12, 12, 14, 15, 10, 11, 12,
18, 22, 24, 3, 5, 5, 6, 7, 9))
#view data frame
df
team points
1 A 8
2 A 10
3 A 12
4 A 12
5 A 14
6 A 15
7 B 10
8 B 11
9 B 12
10 B 18
11 B 22
12 B 24
13 C 3
14 C 5
15 C 5
16 C 6
17 C 7
18 C 9
Méthode 1 : calculer l’écart type par groupe en utilisant la base R
Le code suivant montre comment utiliser la fonction Aggregate() de la base R pour calculer l’écart type des points marqués par équipe :
#calculate standard deviation of points by team
aggregate(df$points, list(df$team), FUN=sd)
Group.1 x
1 A 2.562551
2 B 6.013873
3 C 2.041241
Méthode 2 : calculer l’écart type par groupe à l’aide de dplyr
Le code suivant montre comment utiliser les fonctions group_by () et summarise_at() du package dplyr pour calculer l’écart type des points marqués par équipe :
library(dplyr)
#calculate standard deviation of points scored by team
df %>%
group_by(team) %>%
summarise_at(vars(points), list(name=sd))
# A tibble: 3 x 2
team name
1 A 2.56
2 B 6.01
3 C 2.04
Méthode 3 : calculer l’écart type par groupe à l’aide de data.table
Le code suivant montre comment calculer l’écart type des points marqués par équipe à l’aide des fonctions du package data.table :
library(data.table)
#convert data frame to data table
setDT(df)
#calculate standard deviation of points scored by team
df[ ,list(sd=sd(points)), by=team]
team sd
1: A 2.562551
2: B 6.013873
3: C 2.041241
Notez que les trois méthodes renvoient les mêmes résultats.
Remarque : Si vous travaillez avec un bloc de données extrêmement volumineux, il est recommandé d’utiliser l’approche dplyr ou data.table car ces packages fonctionnent beaucoup plus rapidement que la base R.
Ressources additionnelles
Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres tâches courantes dans R :
Comment calculer la moyenne par groupe dans R
Comment calculer la somme par groupe dans R
Comment calculer des quantiles par groupe dans R