วิธีการคำนวณผลรวมตามกลุ่มใน r (พร้อมตัวอย่าง)

บ่อยครั้งคุณอาจต้องการคำนวณผลรวมต่อกลุ่มใน R คุณสามารถใช้สามวิธีในการคำนวณ:

วิธีที่ 1: ใช้ฐาน R

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

วิธีที่ 2: ใช้แพ็คเกจ dplyr()

 library (dplyr)

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

วิธีที่ 3: ใช้แพ็คเกจ data.table

 library (data.table)

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

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติ

วิธีที่ 1: คำนวณผลรวมต่อกลุ่มโดยใช้ฐาน R

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้ฟังก์ชัน Aggregate() ของฐานข้อมูล R เพื่อคำนวณผลรวมของคะแนนที่ทีมทำคะแนนได้ในกรอบข้อมูลต่อไปนี้:

 #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

วิธีที่ 2: คำนวณผลรวมตามกลุ่มโดยใช้ dplyr

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชัน group_by() และ summarise() ของแพ็คเกจ dplyr เพื่อคำนวณผลรวมของคะแนนที่ทีมทำคะแนนได้ในกรอบข้อมูลต่อไปนี้:

 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

วิธีที่ 3: คำนวณผลรวมตามกลุ่มโดยใช้ data.table

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีใช้แพ็คเกจ data.table เพื่อคำนวณผลรวมคะแนนที่ทีมทำคะแนนได้ในกรอบข้อมูลต่อไปนี้:

 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

โปรดทราบว่าทั้งสามวิธีให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกัน

หมายเหตุ: หากคุณมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก วิธี data.table จะทำงานเร็วที่สุดจากสามวิธีที่แสดงไว้ที่นี่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยต่อกลุ่มใน R
วิธีการคำนวณควอไทล์ตามกลุ่มใน R