R のグループごとの標準偏差を計算する方法 (例付き)

次のいずれかの方法を使用して、R のグループごとの標準偏差を計算できます。

方法 1: R ベースを使用する

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

方法 2: dplyr を使用する

 library (dplyr)

df %>%
  group_by(col_to_group_by) %>%
  summarise_at(vars(col_to_aggregate), list(name=sd))

方法 3: data.table を使用する

 library (data.table)

setDT(df)

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

次の例は、R の次のデータ フレームで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。

 #create data frame
df <- data. frame (team=rep(c(' A ', ' B ', ' C '), each= 6 ),
                 points=c(8, 10, 12, 12, 14, 15, 10, 11, 12,
                          18, 22, 24, 3, 5, 5, 6, 7, 9))

#view data frame
df

   team points
1 to 8
2 to 10
3 to 12
4 to 12
5 to 14
6 to 15
7 B 10
8 B 11
9 B 12
10 B 18
11 B 22
12 B 24
13 C 3
14 C 5
15 C 5
16 C 6
17 C 7
18 C 9

方法 1: R 基数を使用してグループごとの標準偏差を計算する

次のコードは、R データベースのAggregate()関数を使用して、チームの得点の標準偏差を計算する方法を示しています。

 #calculate standard deviation of points by team
aggregate(df$points, list(df$team), FUN=sd)

  Group.1 x
1 A 2.562551
2 B 6.013873
3 C 2.041241

方法 2: dplyr を使用してグループごとの標準偏差を計算する

次のコードは、 dplyrパッケージのgroup_by ()関数とsummarise_at()関数を使用して、チームの得点の標準偏差を計算する方法を示しています。

 library (dplyr)

#calculate standard deviation of points scored by team
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarise_at(vars(points), list(name=sd))

# A tibble: 3 x 2
  team name
   
1 to 2.56
2 B 6.01
3C 2.04

方法 3: data.table を使用してグループごとの標準偏差を計算する

次のコードは、 data.tableパッケージの関数を使用して、チームが獲得したポイントの標準偏差を計算する方法を示しています。

 library (data.table)

#convert data frame to data table 
setDT(df)

#calculate standard deviation of points scored by team
df[,list(sd=sd(points)), by=team]

   team sd
1: A 2.562551
2: B 6.013873
3:C2.041241

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 フレームを操作している場合は、 dplyrまたはdata.table のアプローチを使用することをお勧めします。これらのパッケージは基本 R よりもはるかに高速に動作するためです。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。

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