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。

Rでグループごとの合計を計算する方法
R でグループごとの平均を計算する方法
R でグループごとの標準偏差を計算する方法