<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per calcolare una somma cumulativa per gruppo in R:<\/span><\/p>\n Metodo 1: utilizzare Base R<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: usa dplyr<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 3: utilizzare data.table<\/strong><\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con il seguente frame di dati in R:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione del database R ave()<\/strong> per calcolare la somma cumulativa delle vendite<\/strong> , raggruppate per negozio<\/strong> :<\/span><\/p>\n La nuova colonna denominata cum_sales<\/strong> mostra la somma cumulativa delle vendite<\/strong> , raggruppate per negozio<\/strong> .<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare varie funzioni del pacchetto dplyr in R per calcolare la somma cumulativa delle vendite<\/strong> , raggruppate per negozio<\/strong> :<\/span><\/p>\n La nuova colonna denominata cum_sales<\/strong> mostra la somma cumulativa delle vendite<\/strong> , raggruppate per negozio<\/strong> .<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare varie funzioni del pacchetto data.table in R per calcolare la somma cumulativa delle vendite<\/strong> , raggruppate per negozio<\/strong> :<\/span><\/p>\n La nuova colonna denominata cum_sales<\/strong> mostra la somma cumulativa delle vendite<\/strong> , raggruppate per negozio<\/strong> .<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : tutti e tre i metodi producono lo stesso risultato. Tuttavia, i metodi dplyr e data.table tenderanno ad essere pi\u00f9 veloci quando si lavora con frame di dati estremamente grandi.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altri calcoli comuni in R:<\/span><\/p>\n Come calcolare la somma per gruppo in R<\/a> \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per calcolare una somma cumulativa per gruppo in R: Metodo 1: utilizzare Base R df$cum_sum <- ave(df$values_var, df$group_var, FUN=cumsum) Metodo 2: usa dplyr library (dplyr) df %>% group_by(group_var) %>% mutate(cum_sum = cumsum(values_var)) Metodo 3: utilizzare data.table library (data.table) setDT(df)[, cum_sum := cumsum(values_var), group_var] I seguenti esempi mostrano come utilizzare […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df$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 Esempio 1: calcolare la somma cumulativa per gruppo utilizzando la base 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 Esempio 2: calcolare la somma cumulativa per gruppo utilizzando 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 Esempio 3: calcolare la somma cumulativa per gruppo utilizzando data.table<\/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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come calcolare la media per gruppo in R<\/a>
Come calcolare la deviazione standard per gruppo in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"