R에서 그룹별 합계를 계산하는 방법(예제 포함)

R에서 그룹당 합계를 계산하려는 경우가 종종 있습니다. 이를 수행하려면 세 가지 방법을 사용할 수 있습니다.

방법 1: R 베이스를 사용합니다.

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

방법 2: dplyr() 패키지를 사용합니다.

 library (dplyr)

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

방법 3: data.table 패키지를 사용합니다.

 library (data.table)

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

다음 예에서는 이러한 각 방법을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

방법 1: R 기준을 사용하여 그룹당 합계 계산

다음 코드는 R 데이터베이스의 Aggregate() 함수를 사용하여 다음 데이터 프레임에서 팀이 득점한 점수의 합계를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #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

방법 2: dplyr을 사용하여 그룹별 합계 계산

다음 코드는 dplyr 패키지의 group_by() 및 summarise() 함수를 사용하여 다음 데이터 프레임에서 팀이 득점한 점수의 합계를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 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

방법 3: data.table을 사용하여 그룹별 합계 계산

다음 코드는 data.table 패키지를 사용하여 다음 데이터 프레임에서 팀이 득점한 점수의 합계를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 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

세 가지 방법 모두 동일한 결과를 반환합니다.

참고: 매우 큰 데이터 세트가 있는 경우 data.table 방법은 여기에 나열된 세 가지 방법 중 가장 빠르게 작동합니다.

추가 리소스

R에서 그룹당 평균을 계산하는 방법
R에서 그룹별로 분위수를 계산하는 방법