Dplyr में अनग्रुप() का उपयोग कैसे करें (उदाहरण के साथ)

आप प्रति समूह एक वेरिएबल को सारांशित करने के लिए Group_by() फ़ंक्शन का उपयोग करने के बाद पंक्तियों को अनग्रुप करने के लिए dplyr में ungroup() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: dplyr में अनग्रुप() का उपयोग कैसे करें

मान लीजिए कि हमारे पास R में निम्नलिखित डेटा फ़्रेम है:

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'),
                 dots=c(14, 18, 22, 26, 36, 34),
                 assists=c(5, 4, 4, 8, 7, 3))

#view data frame
df

  team points assists
1 to 14 5
2 to 18 4
3 to 22 4
4 B 26 8
5 B 36 7
6 B 34 3

अब मान लीजिए कि हम टीम द्वारा समूहीकृत औसत बिंदु मान की गणना करने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग करते हैं:

 library (dplyr)

#calculate mean of points, grouped by team
df_new <- df %>%
            group_by(team) %>%
            summarize(mean_points = mean(points)) %>%
            A group()

#view results
df_new

# A tibble: 2 x 2
  team mean_points
         
1 to 18
2 B 32

इस सिंटैक्स का उपयोग करके हम टीम द्वारा समूहीकृत अंकों के औसत मूल्य की गणना कर सकते हैं, लेकिन हमने सहायता कॉलम खो दिया है।

हेल्पर्स कॉलम को बनाए रखने के लिए, हम सारांश() के बजाय mutate() का उपयोग कर सकते हैं और फिर भी अंत में ungroup() का उपयोग कर सकते हैं:

 library (dplyr)

#calculate mean of points, grouped by team
df_new <- df %>%
            group_by(team) %>%
            mutate(mean_points = mean(points)) %>%
            A group()

#view results
df_new

# A tibble: 6 x 4
  team points assists mean_points
              
1 A 14 5 18
2 A 18 4 18
3 A 22 4 18
4 B 26 8 32
5 B 36 7 32
6 B 34 3 32

इस बार हम सहायता कॉलम रखने में सक्षम हैं और mutate() फ़ंक्शन का उपयोग करके हमने बस Mean_points नामक एक नया कॉलम जोड़ा है जो प्रत्येक टीम के लिए औसत अंक मान प्रदर्शित करता है।

चूँकि हमने अनग्रुप() फ़ंक्शन का भी उपयोग किया है, हम समूहीकृत चर से प्रभावित गणनाओं के बारे में चिंता किए बिना इस नए डेटा फ्रेम पर गणना कर सकते हैं।

यदि हम अनग्रुप() फ़ंक्शन का उपयोग नहीं करते हैं, तो डेटा फ़्रेम में पंक्तियाँ अभी भी एक साथ समूहीकृत की जाएंगी, जिसके बाद जब हम अन्य गणनाएँ करेंगे तो अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

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