Полное руководство: как группировать и суммировать данные в r

Две наиболее распространенные задачи, которые вы выполняете при анализе данных, — это группировка и обобщение данных.

К счастью, пакет dplyr в R позволяет быстро группировать и суммировать данные.

В этом руководстве представлено краткое руководство по началу работы с dplyr.

Установите и загрузите пакет dplyr

Прежде чем вы сможете использовать функции пакета dplyr, вы должны сначала загрузить пакет:

 #install dplyr (if not already installed)
install.packages(' dplyr ')

#load dplyr 
library(dplyr)

Далее мы проиллюстрируем несколько примеров использования функций dplyr для группировки и суммирования данных с использованием встроенного набора данных R под названием mtcars :

 #obtain rows and columns of mtcars
dim(mtcars)

[1] 32 11

#view first six rows of mtcars
head(mtcars)

                   mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3,460 20.22 1 0 3 1

Основной синтаксис, который мы будем использовать для группировки и суммирования данных:

 data %>%
  group_by (col_name) %>%
  summarize (summary_name = summary_function)

Примечание. Функции summary() и summarise() эквивалентны.

Пример 1. Найдите среднее и медиану по группе.

Следующий код показывает, как рассчитать показатели центральной тенденции по группе, включая среднее и медиану:

 #find mean mpg by cylinder
mtcars %>%
  group_by (cyl) %>%
  summarize (mean_mpg = mean(mpg, na.rm = TRUE ))

# A tibble: 3 x 2
    cyl mean_mpg
      
1 4 26.7
2 6 19.7
3 8 15.1

#find median mpg by cylinder
mtcars %>%
  group_by (cyl) %>%
  summarize (median_mpg = median(mpg, na.rm = TRUE ))

# A tibble: 3 x 2
    cyl median_mpg
        
1 4 26  
2 6 19.7
3 8 15.2

Пример 2: Определение показателей распространения по группам

Следующий код показывает, как рассчитать показатели дисперсии по группам, включая стандартное отклонение, межквартильный диапазон и абсолютное медианное отклонение:

 #find sd, IQR, and mad by cylinder
mtcars %>%
group_by (cyl) %>%
summarize (sd_mpg = sd(mpg, na.rm = TRUE ),
            iqr_mpg = IQR(mpg, na.rm = TRUE ),
            mad_mpg = mad(mpg, na.rm = TRUE ))

# A tibble: 3 x 4
    cyl sd_mpg iqr_mpg mad_mpg
          
1 4 4.51 7.60 6.52
2 6 1.45 2.35 1.93
3 8 2.56 1.85 1.56

Пример 3. Поиск номера по группе

Следующий код показывает, как найти номер и уникальный номер по группе в R:

 #find row count and unique row count by cylinder
mtcars %>%
group_by (cyl) %>%
summarize (count_mpg = n(),
            u_count_mpg = n_distinct(mpg))

# A tibble: 3 x 3
    cyl count_mpg u_count_mpg
              
1 4 11 9
2 6 7 6
3 8 14 12

Пример 4. Найти процентиль по группе

Следующий код показывает, как найти 90-й процентиль значений миль на галлон по группе цилиндров:

 #find 90th percentile of mpg for each cylinder group
mtcars %>%
group_by (cyl) %>%
summarize (quant90 = quantile(mpg, probs = .9))

# A tibble: 3 x 2
    cyl quant90
     
1 4 32.4
2 6 21.2
3 8 18.3

Дополнительные ресурсы

Полную документацию по пакету dplyr, а также полезные шпаргалки по визуализации можно найти здесь .

Другие полезные функции, которые можно использовать с group_by() и summary(), включают функции для фильтрации строк фрейма данных и их расположения в определенном порядке .