<\/p>\n
Muitas vezes voc\u00ea pode querer calcular a soma por grupo em R. Voc\u00ea pode usar tr\u00eas m\u00e9todos para fazer isso:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: Use base R.<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: Use o pacote dplyr().<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 3: Use o pacote data.table.<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada um desses m\u00e9todos na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como usar a fun\u00e7\u00e3o Aggregate()<\/strong> do banco de dados R para calcular a soma dos pontos marcados por equipe no seguinte quadro de dados:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como usar as fun\u00e7\u00f5es group_by()<\/strong> e summarise()<\/strong> do pacote dplyr<\/strong> para calcular a soma dos pontos marcados pela equipe no seguinte quadro de dados:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como usar o pacote data.table<\/strong> para calcular a soma dos pontos marcados por equipe no seguinte quadro de dados:<\/span><\/p>\n Observe que todos os tr\u00eas m\u00e9todos retornam resultados id\u00eanticos.<\/span><\/p>\n Nota:<\/strong> Se voc\u00ea tiver um conjunto de dados extremamente grande, o m\u00e9todo data.table funcionar\u00e1 mais r\u00e1pido dos tr\u00eas m\u00e9todos listados aqui.<\/span><\/p>\n Como calcular a m\u00e9dia por grupo em R<\/a> Muitas vezes voc\u00ea pode querer calcular a soma por grupo em R. Voc\u00ea pode usar tr\u00eas m\u00e9todos para fazer isso: M\u00e9todo 1: Use base R. aggregate(df$col_to_aggregate, list(df$col_to_group_by), FUN= sum ) M\u00e9todo 2: Use o pacote dplyr(). library (dplyr) df %>% group_by (col_to_group_by) %>% summarize (Freq = sum (col_to_aggregate)) M\u00e9todo 3: Use o pacote data.table. library […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1764","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n aggregate(df$col_to_aggregate, list(df$col_to_group_by), FUN= sum<\/span> )<\/span><\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\ndf %>%\n group_by<\/span> (col_to_group_by) %>%\n summarize<\/span> (Freq = sum<\/span> (col_to_aggregate))\n<\/b><\/span><\/pre>\n library<\/span> (data.table)\n\ndt[ ,list(sum= sum<\/span> (col_to_aggregate)), by=col_to_group_by]\n<\/b><\/span><\/pre>\n M\u00e9todo 1: Calcule a soma por grupo usando a base R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data frame<\/span>\ndf <- data.frame(team=c('a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c'),\n pts=c(5, 8, 14, 18, 5, 7, 7),\n rebs=c(8, 8, 9, 3, 8, 7, 4))\n\n#view data frame<\/span>\ndf\n\n team pts rebs\n1 to 5 8\n2 to 8 8\n3 b 14 9\n4 b 18 3\n5 b 5 8\n6 c 7 7\n7 c 7 4\n\n#find sum of points scored by team\n<\/span><\/span>aggregate(df$pts, list(df$team), FUN= sum<\/span> )\n\n Group.1 x\n1 to 13\n2 b 37\n3 v 14\n<\/span><\/strong><\/pre>\n M\u00e9todo 2: Calcular soma por grupo usando dplyr<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)<\/span><\/b>\n\n#create data frame<\/span>\ndf <- data.frame(team=c('a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c'),\n pts=c(5, 8, 14, 18, 5, 7, 7),\n rebs=c(8, 8, 9, 3, 8, 7, 4))\n\n#find sum of points scored by team<\/span>\ndf %>%\ngroup_by<\/span> (team) %>%\nsummarize<\/span> (Freq = sum<\/span> (pts))\n\n# A tibble: 3 x 2\n team Freq\n <chr> <dbl>\n1 to 13\n2 b 37\n3 v 14<\/b>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n M\u00e9todo 3: Calcular soma por grupo usando data.table<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (data.table)<\/span><\/b>\n\n#create data frame<\/span>\ndf <- data.frame(team=c('a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c'),\n pts=c(5, 8, 14, 18, 5, 7, 7),\n rebs=c(8, 8, 9, 3, 8, 7, 4))\n\n#convert data frame to data table<\/span> \nsetDT(df)\n\n#find sum of points scored by team<\/span>\ndf[,list(sum= sum<\/span> (pts)), by=team]\n\n team sum\n1:a 13\n2:b37\n3:c14<\/b><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como calcular quantis por grupo em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"