한 번의 호출로 그룹별로 여러 변수에 여러 요약 함수 적용

Question 1

다음 데이터 프레임이 있습니다.

x <- read.table(text = "  id1 id2 val1 val2
1   a   x    1    9
2   a   x    2    4
3   a   y    3    5
4   a   y    4    9
5   b   x    1    7
6   b   y    4    4
7   b   x    3    9
8   b   y    2    8", header = TRUE)

id1과 id2로 그룹화 된 val1과 val2의 평균을 계산하고 동시에 각 id1-id2 조합의 행 수를 계산하고 싶습니다. 각 계산을 개별적으로 수행 할 수 있습니다.

# calculate mean
aggregate(. ~ id1 + id2, data = x, FUN = mean)

# count rows
aggregate(. ~ id1 + id2, data = x, FUN = length)

한 번의 호출로 두 가지 계산을 모두 수행하기 위해

do.call("rbind", aggregate(. ~ id1 + id2, data = x, FUN = function(x) data.frame(m = mean(x), n = length(x))))

그러나 경고와 함께 잘못된 출력이 표시됩니다.

#     m   n
# id1 1   2
# id2 1   1
#     1.5 2
#     2   2
#     3.5 2
#     3   2
#     6.5 2
#     8   2
#     7   2
#     6   2
# Warning message:
#   In rbind(id1 = c(1L, 2L, 1L, 2L), id2 = c(1L, 1L, 2L, 2L), val1 = list( :
#   number of columns of result is not a multiple of vector length (arg 1)

plyr 패키지를 사용할 수 있지만 데이터 세트의 크기가 커지면 데이터 세트가 상당히 크고 plyr가 매우 느립니다 (거의 사용 불가능).

aggregate또는 다른 함수를 사용하여 한 번의 호출로 여러 계산을 수행 하려면 어떻게 해야합니까?

Question 2

한 번에 모든 작업을 수행하고 적절한 라벨링을 얻을 수 있습니다.

> aggregate(. ~ id1+id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) )
#   id1 id2 val1.mn val1.n val2.mn val2.n
# 1   a   x     1.5    2.0     6.5    2.0
# 2   b   x     2.0    2.0     8.0    2.0
# 3   a   y     3.5    2.0     7.0    2.0
# 4   b   y     3.0    2.0     6.0    2.0

이렇게하면 두 개의 id 열과 두 개의 행렬 열이있는 데이터 프레임이 생성됩니다.

str( aggregate(. ~ id1+id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) ) )
'data.frame':   4 obs. of  4 variables:
 $ id1 : Factor w/ 2 levels "a","b": 1 2 1 2
 $ id2 : Factor w/ 2 levels "x","y": 1 1 2 2
 $ val1: num [1:4, 1:2] 1.5 2 3.5 3 2 2 2 2
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "n"
 $ val2: num [1:4, 1:2] 6.5 8 7 6 2 2 2 2
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : NULL
  .. ..$ : chr  "mn" "n"

아래 @ lord.garbage에서 지적했듯이, 이것은 다음을 사용하여 "간단한"열이있는 데이터 프레임으로 변환 될 수 있습니다. do.call(data.frame, ...)

str( do.call(data.frame, aggregate(. ~ id1+id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) ) ) 
    )
'data.frame':   4 obs. of  6 variables:
 $ id1    : Factor w/ 2 levels "a","b": 1 2 1 2
 $ id2    : Factor w/ 2 levels "x","y": 1 1 2 2
 $ val1.mn: num  1.5 2 3.5 3
 $ val1.n : num  2 2 2 2
 $ val2.mn: num  6.5 8 7 6
 $ val2.n : num  2 2 2 2

다음은 LHS의 여러 변수에 대한 구문입니다.

aggregate(cbind(val1, val2) ~ id1 + id2, data = x, FUN = function(x) c(mn = mean(x), n = length(x) ) )

Question 3

질문에서 이것을 감안할 때 :

plyr 패키지를 사용할 수 있지만 데이터 세트의 크기가 커지면 데이터 세트가 상당히 크고 plyr가 매우 느립니다 (거의 사용 불가능).

그런 다음 data.table( 1.9.4+) 에서 시도해 볼 수 있습니다.

> DT
   id1 id2 val1 val2
1:   a   x    1    9
2:   a   x    2    4
3:   a   y    3    5
4:   a   y    4    9
5:   b   x    1    7
6:   b   y    4    4
7:   b   x    3    9
8:   b   y    2    8

> DT[ , .(mean(val1), mean(val2), .N), by = .(id1, id2)]   # simplest
   id1 id2  V1  V2 N
1:   a   x 1.5 6.5 2
2:   a   y 3.5 7.0 2
3:   b   x 2.0 8.0 2
4:   b   y 3.0 6.0 2

> DT[ , .(val1.m = mean(val1), val2.m = mean(val2), count = .N), by = .(id1, id2)]  # named
   id1 id2 val1.m val2.m count
1:   a   x    1.5    6.5     2
2:   a   y    3.5    7.0     2
3:   b   x    2.0    8.0     2
4:   b   y    3.0    6.0     2

> DT[ , c(lapply(.SD, mean), count = .N), by = .(id1, id2)]   # mean over all columns
   id1 id2 val1 val2 count
1:   a   x  1.5  6.5     2
2:   a   y  3.5  7.0     2
3:   b   x  2.0  8.0     2
4:   b   y  3.0  6.0     2

비교 타이밍의 경우 aggregate(질문에 사용되는 모든 3 개 다른 답변)에 data.table볼 이 벤치 마크 합니다 ( agg및 agg.x사례).

Question 4

count열을 추가하고 로 집계 sum한 다음 축소하여 다음을 얻을 수 있습니다 mean.

x$count <- 1
agg <- aggregate(. ~ id1 + id2, data = x,FUN = sum)
agg
#   id1 id2 val1 val2 count
# 1   a   x    3   13     2
# 2   b   x    4   16     2
# 3   a   y    7   14     2
# 4   b   y    6   12     2

agg[c("val1", "val2")] <- agg[c("val1", "val2")] / agg$count
agg
#   id1 id2 val1 val2 count
# 1   a   x  1.5  6.5     2
# 2   b   x  2.0  8.0     2
# 3   a   y  3.5  7.0     2
# 4   b   y  3.0  6.0     2

열 이름을 유지하고 단일 count열을 만드는 이점이 있습니다 .

Question 5

dplyr패키지를 사용하면 summarise_all. 이 요약 함수를 사용 하여 그룹화되지 않은 각 열에 다른 함수 (이 경우 mean및 n())를 적용 할 수 있습니다 .

x %>%
  group_by(id1, id2) %>%
  summarise_all(funs(mean, n()))

다음을 제공합니다.

     id1    id2 val1_mean val2_mean val1_n val2_n
1      a      x       1.5       6.5      2      2
2      a      y       3.5       7.0      2      2
3      b      x       2.0       8.0      2      2
4      b      y       3.0       6.0      2      2

모든 비 그룹화 열에 함수를 적용하지 않으려면 함수를 사용하여 마이너스를 사용하여 원하지 않는 열을 제외하거나 적용해야하는 열을 지정합니다 summarise_at().

# inclusion
x %>%
  group_by(id1, id2) %>%
  summarise_at(vars(val1, val2), funs(mean, n()))

# exclusion
x %>%
  group_by(id1, id2) %>%
  summarise_at(vars(-val2), funs(mean, n()))

Question 6

아마 당신은하고 싶은 병합 ?

x.mean <- aggregate(. ~ id1+id2, p, mean)
x.len  <- aggregate(. ~ id1+id2, p, length)

merge(x.mean, x.len, by = c("id1", "id2"))

  id1 id2 val1.x val2.x val1.y val2.y
1   a   x    1.5    6.5      2      2
2   a   y    3.5    7.0      2      2
3   b   x    2.0    8.0      2      2
4   b   y    3.0    6.0      2      2

Question 7

를 사용하여 plyr::each()여러 기능을 도입 할 수도 있습니다 .

aggregate(cbind(val1, val2) ~ id1 + id2, data = x, FUN = plyr::each(avg = mean, n = length))

Question 8

또 다른 dplyr옵션은 across현재 개발 버전의 일부입니다.

#devtools::install_github("tidyverse/dplyr")
library(dplyr)

x %>% 
  group_by(id1, id2) %>% 
  summarise(across(starts_with("val"), list(mean = mean, n = length)))

결과

# A tibble: 4 x 4
# Groups:   id1 [2]
  id1   id2   mean$val1 $val2 n$val1 $val2
  <fct> <fct>     <dbl> <dbl>  <int> <int>
1 a     x           1.5   6.5      2     2
2 a     y           3.5   7        2     2
3 b     x           2     8        2     2
4 b     y           3     6        2     2

packageVersion("dplyr")
[1] ‘0.8.99.9000’