R에서 n() 함수를 사용하는 방법(예제 포함)

R의 dplyr 패키지에 있는 n() 함수를 사용하여 그룹의 관측치 수를 계산할 수 있습니다.

실제로 이 기능을 사용하는 세 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

방법 1: n()을 사용하여 그룹별 관측값 계산

 df %>%
  group_by(group_variable) %>%
  summarize(count = n())

방법 2: n()을 사용하여 그룹별 관측치를 표시하는 열을 추가합니다.

 df %>%
  group_by(group_variable) %>%
  mutate(count = n())

방법 3: n()을 사용하여 그룹별 관찰을 기반으로 필터링

 df %>%
  group_by(group_variable) %>%
  filter(n() > 15 )

다음 예에서는 다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 R의 다음 데이터 프레임을 사용하여 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'),
                 points=c(22, 25, 25, 20, 29, 13),
                 assists=c(10, 12, 9, 4, 11, 10),
                 rebounds=c(9, 8, 5, 10, 14, 12))

#view data frame
df

  team points assists rebounds
1 A 22 10 9
2 A 25 12 8
3 to 25 9 5
4 B 20 4 10
5 B 29 11 14
6 C 13 10 12

예 1: n()을 사용하여 그룹별로 관측값 계산

다음 코드는 n() 함수를 summarise() 함수와 함께 사용하여 팀당 관측치 수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 library (dplyr)

#count number of observations by team
df %>%
  group_by(team) %>%
  summarize(count = n())

# A tibble: 3 x 2
  team count
   
1 to 3
2 B 2
3 C 1

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• A 팀은 3번 등장
• B 팀 2회 등장
• C 팀 1회 등장

예 2: n()을 사용하여 그룹별 관측치를 표시하는 열 추가

다음 코드는 n() 함수를 mutate() 함수와 함께 사용하여 팀당 관측치 수가 포함된 날짜 프레임에 열을 추가하는 방법을 보여줍니다.

 library (dplyr)

#add new column that shows number of observations by team
df %>%
  group_by(team) %>%
  mutate(count = n())

# A tibble: 6 x 5
# Groups: team [3]
  team points assists rebounds count
            
1 to 22 10 9 3
2 to 25 12 8 3
3 to 25 9 5 3
4 B 20 4 10 2
5 B 29 11 14 2
6 C 13 10 12 1

count 라는 새 열에는 데이터 프레임의 각 행에 대한 팀 수가 포함됩니다.

예 3: n()을 사용하여 그룹별 관찰을 기준으로 필터링

다음 코드는 n() 함수를 filter() 함수와 함께 사용하여 팀이 두 번 이상 나타나는 행만 표시하도록 데이터 프레임을 필터링하는 방법을 보여줍니다.

 library (dplyr)

#filter rows where team count is greater than 1
df %>%
  group_by(team) %>%
  filter(n() > 1 )

# A tibble: 5 x 4
# Groups: team [2]
  team points assists rebounds
           
1 A 22 10 9
2 A 25 12 8
3 to 25 9 5
4 B 20 4 10
5 B 29 11 14

결과 데이터 프레임에는 팀이 “A” 또는 “B”인 행만 포함됩니다. 이는 숫자가 1보다 큰 유일한 팀이기 때문입니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 기능을 사용하는 방법을 설명합니다.

dplyr에서 across() 함수를 사용하는 방법
dplyr에서 relocate() 함수를 사용하는 방법
dplyr에서 Slice() 함수를 사용하는 방법