R のグループごとに合計を計算する方法 (例あり)

多くの場合、R のグループごとの合計を計算したいことがあります。これを行うには、次の 3 つの方法を使用できます。

方法 1: R 塩基を使用します。

 aggregate(df$col_to_aggregate, list(df$col_to_group_by), FUN= sum )

方法 2: dplyr() パッケージを使用します。

 library (dplyr)

df %>%
  group_by (col_to_group_by) %>%
  summarize (Freq = sum (col_to_aggregate))

方法 3: data.table パッケージを使用します。

 library (data.table)

dt[ ,list(sum= sum (col_to_aggregate)), by=col_to_group_by]

次の例は、これらの各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

方法 1: R 基数を使用してグループごとの合計を計算する

次のコードは、R データベースのAggregate()関数を使用して、次のデータ フレーム内のチームが獲得したポイントの合計を計算する方法を示しています。

 #create data frame
df <- data.frame(team=c('a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c'),
                 pts=c(5, 8, 14, 18, 5, 7, 7),
                 rebs=c(8, 8, 9, 3, 8, 7, 4))

#view data frame
df

  team pts rebs
1 to 5 8
2 to 8 8
3 b 14 9
4 b 18 3
5 b 5 8
6 c 7 7
7 c 7 4

#find sum of points scored by team
aggregate(df$pts, list(df$team), FUN= sum )

  Group.1 x
1 to 13
2 b 37
3 v 14

方法 2: dplyr を使用してグループごとに合計を計算する

次のコードは、 dplyrパッケージのgroup_by()関数とsummarise()関数を使用して、次のデータ フレームでチームが獲得したポイントの合計を計算する方法を示しています。

 library (dplyr)

#create data frame
df <- data.frame(team=c('a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c'),
                 pts=c(5, 8, 14, 18, 5, 7, 7),
                 rebs=c(8, 8, 9, 3, 8, 7, 4))

#find sum of points scored by team
df %>%
group_by (team) %>%
summarize (Freq = sum (pts))

# A tibble: 3 x 2
  team Freq
  <chr> <dbl>
1 to 13
2 b 37
3 v 14

方法 3: data.table を使用してグループごとに合計を計算する

次のコードは、 data.tableパッケージを使用して、次のデータ フレーム内のチームが獲得したポイントの合計を計算する方法を示しています。

 library (data.table)

#create data frame
df <- data.frame(team=c('a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c'),
                 pts=c(5, 8, 14, 18, 5, 7, 7),
                 rebs=c(8, 8, 9, 3, 8, 7, 4))

#convert data frame to data table 
setDT(df)

#find sum of points scored by team
df[,list(sum= sum (pts)), by=team]

   team sum
1:a 13
2:b37
3:c14

3 つのメソッドはすべて同じ結果を返すことに注意してください。

注:非常に大規模なデータ セットがある場合は、ここにリストされている 3 つのメソッドのうち、data.table メソッドが最も高速に機能します。

追加リソース

R でグループごとの平均を計算する方法
R でグループごとに分位数を計算する方法