<\/p>\n
Anda dapat menggunakan metode berikut untuk menghitung jumlah kumulatif per grup di R:<\/span><\/p>\n Metode 1: Gunakan Basis R<\/strong><\/span><\/p>\n Metode 2: gunakan dplyr<\/strong><\/span><\/p>\n Metode 3: Gunakan data.tabel<\/strong><\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan setiap metode dalam praktik dengan kerangka data berikut di R:<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi database R ave()<\/strong> untuk menghitung jumlah kumulatif penjualan<\/strong> , yang dikelompokkan berdasarkan toko<\/strong> :<\/span><\/p>\n Kolom baru bernama cum_sales<\/strong> menampilkan jumlah kumulatif penjualan<\/strong> , yang dikelompokkan berdasarkan toko<\/strong> .<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara menggunakan berbagai fungsi dari paket dplyr di R untuk menghitung jumlah kumulatif penjualan<\/strong> , yang dikelompokkan berdasarkan toko<\/strong> :<\/span><\/p>\n Kolom baru bernama cum_sales<\/strong> menampilkan jumlah kumulatif penjualan<\/strong> , yang dikelompokkan berdasarkan toko<\/strong> .<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara menggunakan berbagai fungsi dari paket data.table di R untuk menghitung jumlah kumulatif penjualan<\/strong> , yang dikelompokkan berdasarkan toko<\/strong> :<\/span><\/p>\n Kolom baru bernama cum_sales<\/strong> menampilkan jumlah kumulatif penjualan<\/strong> , yang dikelompokkan berdasarkan toko<\/strong> .<\/span><\/p>\n Catatan<\/strong> : Ketiga metode menghasilkan hasil yang sama. Namun, metode dplyr dan data.table akan cenderung lebih cepat ketika bekerja dengan frame data yang sangat besar.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan penghitungan umum lainnya di R:<\/span><\/p>\n Cara menghitung jumlah berdasarkan kelompok di R<\/a> Anda dapat menggunakan metode berikut untuk menghitung jumlah kumulatif per grup di R: Metode 1: Gunakan Basis R df$cum_sum <- ave(df$values_var, df$group_var, FUN=cumsum) Metode 2: gunakan dplyr library (dplyr) df %>% group_by(group_var) %>% mutate(cum_sum = cumsum(values_var)) Metode 3: Gunakan data.tabel library (data.table) setDT(df)[, cum_sum := cumsum(values_var), group_var] Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan setiap metode dalam […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df$cum_sum <- ave(df$values_var, df$group_var, FUN=cumsum)\n<\/strong><\/pre>\n
library<\/span> (dplyr)\n\ndf %>% group_by(group_var) %>% mutate(cum_sum = cumsum(values_var))\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (data.table)\n\nsetDT(df)[, cum_sum := cumsum(values_var), group_var] \n<\/strong><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (store=rep(c(' A<\/span> ', ' B<\/span> ', ' C<\/span> '), each= 4<\/span> ),\n sales=c(3, 4, 4, 2, 5, 8, 9, 7, 6, 8, 3, 2))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n blind sales\n1 to 3\n2 to 4\n3 to 4\n4 to 2\n5 B 5\n6 B 8\n7 B 9\n8 B 7\n9 C 6\n10 C 8\n11 C 3\n12 C 2\n<\/strong><\/pre>\n Contoh 1: hitung jumlah kumulatif per kelompok menggunakan basis R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#add column to show cumulative sales by store\n<\/span>df$cum_sales <- ave(df$sales, df$store, FUN=cumsum)\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n store sales cum_sales\n1 to 3 3\n2 to 4 7\n3 to 4 11\n4 to 2 13\n5 B 5 5\n6 B 8 13\n7 B 9 22\n8 B 7 29\n9 C 6 6\n10 C 8 14\n11 C 3 17\n12 C 2 19<\/strong><\/pre>\n Contoh 2: Hitung jumlah kumulatif per grup menggunakan dplyr<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#add column to show cumulative sales by store\n<\/span>df %>% group_by(store) %>% mutate(cum_sales = cumsum(sales))\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n# A tibble: 12 x 3\n# Groups: store [3]\n store sales cum_sales\n \n 1 to 3 3\n 2 to 4 7\n 3 to 4 11\n 4 to 2 13\n 5 B 5 5\n 6 B 8 13\n 7 B 9 22\n 8 B 7 29\n 9 C 6 6\n10 C 8 14\n11 C 3 17\n12 C 2 19\n<\/strong><\/pre>\n Contoh 3: Hitung jumlah kumulatif berdasarkan kelompok menggunakan data.tabel<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (data.table)\n\n#add column to show cumulative sales by store\n<\/span>setDT(df)[, cum_sales := cumsum(sales), store] \n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n store sales cum_sales\n 1: A 3 3\n 2: A 4 7\n 3: A 4 11\n 4: A 2 13\n 5: B 5 5\n 6: B 8 13\n 7: B 9 22\n 8: B 7 29\n 9: C 6 6\n10: C 8 14\n11: C 3 17\n12: C 2 19<\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara menghitung mean per grup di R<\/a>
Cara menghitung simpangan baku berdasarkan kelompok di R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"