Rでグループごとの累積和を計算する方法
次の方法を使用して、R のグループごとの累積合計を計算できます。
方法 1: Base R を使用する
df$cum_sum <- ave(df$values_var, df$group_var, FUN=cumsum)
方法 2: dplyr を使用する
library (dplyr)
df %>% group_by(group_var) %>% mutate(cum_sum = cumsum(values_var))
方法 3: data.table を使用する
library (data.table)
setDT(df)[, cum_sum := cumsum(values_var), group_var]
次の例は、R の次のデータ フレームで各メソッドを実際に使用する方法を示しています。
#create data frame df <- data. frame (store=rep(c(' A ', ' B ', ' C '), each= 4 ), sales=c(3, 4, 4, 2, 5, 8, 9, 7, 6, 8, 3, 2)) #view data frame df blind sales 1 to 3 2 to 4 3 to 4 4 to 2 5 B 5 6 B 8 7 B 9 8 B 7 9 C 6 10 C 8 11 C 3 12 C 2
例 1: R ベースを使用してグループごとの累積合計を計算する
次のコードは、R データベースのave()関数を使用して、 store ごとにグループ化されたsalesの累積合計を計算する方法を示しています。
#add column to show cumulative sales by store df$cum_sales <- ave(df$sales, df$store, FUN=cumsum) #view updated data frame df store sales cum_sales 1 to 3 3 2 to 4 7 3 to 4 11 4 to 2 13 5 B 5 5 6 B 8 13 7 B 9 22 8 B 7 29 9 C 6 6 10 C 8 14 11 C 3 17 12 C 2 19
Cum_salesという新しい列には、店舗ごとにグループ化された売上の累計が表示されます。
例 2: dplyr を使用してグループごとの累積合計を計算する
次のコードは、R の dplyr パッケージのさまざまな関数を使用して、店舗ごとにグループ化された売上の累積合計を計算する方法を示しています。
library (dplyr) #add column to show cumulative sales by store df %>% group_by(store) %>% mutate(cum_sales = cumsum(sales)) #view updated data frame df # A tibble: 12 x 3 # Groups: store [3] store sales cum_sales 1 to 3 3 2 to 4 7 3 to 4 11 4 to 2 13 5 B 5 5 6 B 8 13 7 B 9 22 8 B 7 29 9 C 6 6 10 C 8 14 11 C 3 17 12 C 2 19
Cum_salesという新しい列には、店舗ごとにグループ化された売上の累計が表示されます。
例 3: data.table を使用してグループごとの累積合計を計算する
次のコードは、R の data.table パッケージのさまざまな関数を使用して、店舗ごとにグループ化された売上の累積合計を計算する方法を示しています。
library (data.table) #add column to show cumulative sales by store setDT(df)[, cum_sales := cumsum(sales), store] #view updated data frame df store sales cum_sales 1: A 3 3 2: A 4 7 3: A 4 11 4: A 2 13 5: B 5 5 6: B 8 13 7: B 9 22 8: B 7 29 9: C 6 6 10: C 8 14 11: C 3 17 12: C 2 19
Cum_salesという新しい列には、店舗ごとにグループ化された売上の累計が表示されます。
注: 3 つの方法はすべて同じ結果を生成します。ただし、非常に大きなデータ フレームを処理する場合は、dplyr メソッドと data.table メソッドの方が高速になる傾向があります。
追加リソース
次のチュートリアルでは、R で他の一般的な計算を実行する方法について説明します。