그룹당 여러 변수 집계 / 요약 (예 : 합계, 평균)

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데이터 프레임으로부터, (응집하기 쉬운 방법이 sum, mean, max동시에 외 c) 여러 변수?

다음은 일부 샘플 데이터입니다.

library(lubridate)
days = 365*2
date = seq(as.Date("2000-01-01"), length = days, by = "day")
year = year(date)
month = month(date)
x1 = cumsum(rnorm(days, 0.05)) 
x2 = cumsum(rnorm(days, 0.05))
df1 = data.frame(date, year, month, x1, x2)

연도 및 월별로 데이터 프레임 의 x1및 x2변수 를 동시에 집계하고 싶습니다 df2. 다음 코드는 x1변수를 집계 하지만 동시에 x2변수를 집계 할 수도 있습니까?

### aggregate variables by year month
df2=aggregate(x1 ~ year+month, data=df1, sum, na.rm=TRUE)
head(df2)

어떤 제안이라도 대단히 감사하겠습니다.

r  dataframe  data.table  aggregate  r-faq 
— MikeTP
소스

답변:

45

이 year()기능은 어디 에서 왔습니까?

reshape2이 작업에 패키지를 사용할 수도 있습니다 .

require(reshape2)
df_melt <- melt(df1, id = c("date", "year", "month"))
dcast(df_melt, year + month ~ variable, sum)
#  year month         x1           x2
1  2000     1  -80.83405 -224.9540159
2  2000     2 -223.76331 -288.2418017
3  2000     3 -188.83930 -481.5601913
4  2000     4 -197.47797 -473.7137420
5  2000     5 -259.07928 -372.4563522
— EDi
소스
8
이 recast기능은 또한 reshape2다음 melt과 dcast같은 작업을 위해 한 번에 기능을 통합합니다 .recast(df1, year + month ~ variable, sum, id.var = c("date", "year", "month"))
— Jaap
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예,에 formula, 당신은 할 수 있습니다 cbind숫자 변수는 집계하기 :

aggregate(cbind(x1, x2) ~ year + month, data = df1, sum, na.rm = TRUE)
   year month         x1          x2
1  2000     1   7.862002   -7.469298
2  2001     1 276.758209  474.384252
3  2000     2  13.122369 -128.122613
...
23 2000    12  63.436507  449.794454
24 2001    12 999.472226  922.726589

참조 ?aggregate의 formula인수와 예.

— 안드리
소스
3
cbind가 동적 변수를 사용할 수 있습니까?
— pdb
14
cbind에있는 변수 중 하나에 NA가 있으면 cbind의 모든 변수에 대해 행이 삭제됩니다. 이것은 내가 기대했던 행동이 아닙니다.
— pdb
1
x1과 x2 대신 나머지 모든 변수 (년, 월 이외의)를 사용하려면 어떻게해야합니까?
— Clock Slave
7
@ClockSlave를 사용 .하면 LHS 에서만 사용해야 합니다. aggregate(. ~ year + month, df1, sum, na.rm = TRUE). 이 예에서 sum"날짜"에 대해서는 의미가 없습니다 ....
— A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1
5
두 개의 변수가 아니라 두 개의 함수를 원한다면 어떻게해야합니까? 예를 들어 평균 및 SD입니다.
— skan
51

data.table빠른 패키지 사용 (더 큰 데이터 세트에 유용)

https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki 

library(data.table)
df2 <- setDT(df1)[, lapply(.SD, sum), by=.(year, month), .SDcols=c("x1","x2")]
setDF(df2) # convert back to dataframe

plyr 패키지 사용

require(plyr)
df2 <- ddply(df1, c("year", "month"), function(x) colSums(x[c("x1", "x2")]))

Hmisc 패키지에서 summary () 사용 (열 제목은 내 예제에서 지저분합니다)

# need to detach plyr because plyr and Hmisc both have a summarize()
detach(package:plyr)
require(Hmisc)
df2 <- with(df1, summarize( cbind(x1, x2), by=llist(year, month), FUN=colSums))
— 넘버 크 런처
소스
data.table 옵션에 대해 왜 이렇게하지 dt[, .(x1.sum = sum(x1), x2.sum = sum(x2), by = c(year, month)않습니까?
— Bulat
48

으로 dplyr패키지, 당신이 사용할 수있는 summarise_all, summarise_at또는 summarise_if동시에 여러 변수를 집계하는 기능. 예제 데이터 세트의 경우 다음과 같이 수행 할 수 있습니다.

library(dplyr)
# summarising all non-grouping variables
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_all(sum)

# summarising a specific set of non-grouping variables
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_at(vars(x1, x2), sum)
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_at(vars(-date), sum)

# summarising a specific set of non-grouping variables using select_helpers
# see ?select_helpers for more options
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_at(vars(starts_with('x')), sum)
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_at(vars(matches('.*[0-9]')), sum)

# summarising a specific set of non-grouping variables based on condition (class)
df2 <- df1 %>% group_by(year, month) %>% summarise_if(is.numeric, sum)

후자의 두 가지 옵션의 결과 :

    year month        x1         x2
   <dbl> <dbl>     <dbl>      <dbl>
1   2000     1 -73.58134  -92.78595
2   2000     2 -57.81334 -152.36983
3   2000     3 122.68758  153.55243
4   2000     4 450.24980  285.56374
5   2000     5 678.37867  384.42888
6   2000     6 792.68696  530.28694
7   2000     7 908.58795  452.31222
8   2000     8 710.69928  719.35225
9   2000     9 725.06079  914.93687
10  2000    10 770.60304  863.39337
# ... with 14 more rows

참고 : summarise_each찬성되지 않으며 summarise_all, summarise_at하고 summarise_if.

위의 주석 에서 언급했듯이 -package 에서 recast함수를 사용할 수도 있습니다 reshape2.

library(reshape2)
recast(df1, year + month ~ variable, sum, id.var = c("date", "year", "month"))

동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

— 야프
소스
8

흥미롭게도, 기본 R aggregate의 data.frame방법은 여기에 나와 있지 않으며 , 공식 인터페이스 위에 사용되므로 완전성을 위해 다음을 수행하십시오.

aggregate(
  x = df1[c("x1", "x2")],
  by = df1[c("year", "month")],
  FUN = sum, na.rm = TRUE
)

집계의 data.frame 메소드의보다 일반적인 사용법 :

우리가 제공하고 있기 때문에

  • data.frame로 x와
  • a list( data.frameis a list) as by, 이것은 동적 방식으로 사용해야하는 경우에 매우 유용합니다. 예를 들어 다른 열을 집계하여 집계하는 것은 매우 간단합니다.
  • 맞춤형 집계 기능도

예를 들면 다음과 같습니다.

colsToAggregate <- c("x1")
aggregateBy <- c("year", "month")
dummyaggfun <- function(v, na.rm = TRUE) {
  c(sum = sum(v, na.rm = na.rm), mean = mean(v, na.rm = na.rm))
}

aggregate(df1[colsToAggregate], by = df1[aggregateBy], FUN = dummyaggfun)
— 조제프
소스
1

으로 devel버전 dplyr(버전 - ‘0.8.99.9000’), 우리는 또한 사용할 수있는 summarise여러 컬럼에 함수를 적용 할across

library(dplyr)
df1 %>% 
    group_by(year, month) %>%
    summarise(across(starts_with('x'), sum))
# A tibble: 24 x 4
# Groups:   year [2]
#    year month     x1     x2
#   <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>
# 1  2000     1   11.7  52.9 
# 2  2000     2  -74.1 126.  
# 3  2000     3 -132.  149.  
# 4  2000     4 -130.    4.12
# 5  2000     5  -91.6 -55.9 
# 6  2000     6  179.   73.7 
# 7  2000     7   95.0 409.  
# 8  2000     8  255.  283.  
# 9  2000     9  489.  331.  
#10  2000    10  719.  305.  
# … with 14 more rows
— 아크 런
소스
1

보다 유연하고 빠른 데이터 집계 방법을 보려면 CRAN에서 사용 가능한 collapse R 패키지 의 collap기능을 확인하십시오 .

library(collapse)
# Simple aggregation with one function
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, fmean))

  year month        x1        x2
1 2000     1 -1.217984  4.008534
2 2000     2 -1.117777 11.460301
3 2000     3  5.552706  8.621904
4 2000     4  4.238889 22.382953
5 2000     5  3.124566 39.982799
6 2000     6 -1.415203 48.252283

# Customized: Aggregate columns with different functions
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, 
      custom = list(fmean = c("x1", "x2"), fmedian = "x2")))

  year month  fmean.x1  fmean.x2 fmedian.x2
1 2000     1 -1.217984  4.008534   3.266968
2 2000     2 -1.117777 11.460301  11.563387
3 2000     3  5.552706  8.621904   8.506329
4 2000     4  4.238889 22.382953  20.796205
5 2000     5  3.124566 39.982799  39.919145
6 2000     6 -1.415203 48.252283  48.653926

# You can also apply multiple functions to all columns
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, list(fmean, fmin, fmax)))

  year month  fmean.x1    fmin.x1  fmax.x1  fmean.x2   fmin.x2  fmax.x2
1 2000     1 -1.217984 -4.2460775 1.245649  4.008534 -1.720181 10.47825
2 2000     2 -1.117777 -5.0081858 3.330872 11.460301  9.111287 13.86184
3 2000     3  5.552706  0.1193369 9.464760  8.621904  6.807443 11.54485
4 2000     4  4.238889  0.8723805 8.627637 22.382953 11.515753 31.66365
5 2000     5  3.124566 -1.5985090 7.341478 39.982799 31.957653 46.13732
6 2000     6 -1.415203 -4.6072295 2.655084 48.252283 42.809211 52.31309

# When you do that, you can also return the data in a long format
head(collap(df1, x1 + x2 ~ year + month, list(fmean, fmin, fmax), return = "long"))

  Function year month        x1        x2
1    fmean 2000     1 -1.217984  4.008534
2    fmean 2000     2 -1.117777 11.460301
3    fmean 2000     3  5.552706  8.621904
4    fmean 2000     4  4.238889 22.382953
5    fmean 2000     5  3.124566 39.982799
6    fmean 2000     6 -1.415203 48.252283

참고 : mean, max등으로 기본 기능을 사용할 수는 collap있지만 축소 패키지 fmean, fmax에서 제공되는 C ++ 기반 그룹화 기능 은 훨씬 빠릅니다 (즉, 큰 데이터 집계의 성능은 더 큰 유연성을 제공하면서 data.table 과 동일 합니다. 이러한 빠른 그룹화 기능은 ) 없이도 사용할 수 있습니다 .collap

Note2 : collap또한 유연한 다중 유형 데이터 집계를 지원합니다 . 이 custom인수 는 물론 인수를 사용하여 수행 할 수 있지만, 반자동 방식으로 숫자 및 숫자가 아닌 열에 함수를 적용 할 수도 있습니다.

# wlddev is a data set of World Bank Indicators provided in the collapse package
head(wlddev)

      country iso3c       date year decade     region     income  OECD PCGDP LIFEEX GINI       ODA
1 Afghanistan   AFG 1961-01-01 1960   1960 South Asia Low income FALSE    NA 32.292   NA 114440000
2 Afghanistan   AFG 1962-01-01 1961   1960 South Asia Low income FALSE    NA 32.742   NA 233350000
3 Afghanistan   AFG 1963-01-01 1962   1960 South Asia Low income FALSE    NA 33.185   NA 114880000
4 Afghanistan   AFG 1964-01-01 1963   1960 South Asia Low income FALSE    NA 33.624   NA 236450000
5 Afghanistan   AFG 1965-01-01 1964   1960 South Asia Low income FALSE    NA 34.060   NA 302480000
6 Afghanistan   AFG 1966-01-01 1965   1960 South Asia Low income FALSE    NA 34.495   NA 370250000

# This aggregates the data, applying the mean to numeric and the statistical mode to categorical columns
head(collap(wlddev, ~ iso3c + decade, FUN = fmean, catFUN = fmode))

  country iso3c       date   year decade                     region      income  OECD    PCGDP   LIFEEX GINI      ODA
1   Aruba   ABW 1961-01-01 1962.5   1960 Latin America & Caribbean  High income FALSE       NA 66.58583   NA       NA
2   Aruba   ABW 1967-01-01 1970.0   1970 Latin America & Caribbean  High income FALSE       NA 69.14178   NA       NA
3   Aruba   ABW 1976-01-01 1980.0   1980 Latin America & Caribbean  High income FALSE       NA 72.17600   NA 33630000
4   Aruba   ABW 1987-01-01 1990.0   1990 Latin America & Caribbean  High income FALSE 23677.09 73.45356   NA 41563333
5   Aruba   ABW 1996-01-01 2000.0   2000 Latin America & Caribbean  High income FALSE 26766.93 73.85773   NA 19857000
6   Aruba   ABW 2007-01-01 2010.0   2010 Latin America & Caribbean  High income FALSE 25238.80 75.01078   NA       NA

# Note that by default (argument keep.col.order = TRUE) the column order is also preserved
— 세바스찬
소스
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파티에 늦었지만 최근에 요약 통계를 얻는 다른 방법을 찾았습니다.

library(psych) describe(data)

출력 : 평균, 최소, 최대, 표준 편차, n, 표준 오차, 첨도, 왜도, 중앙값 및 각 변수의 범위.

— 브리트
소스
문제는 집계를 수행에 관한 그룹에 의해 ,하지만 describe아무것도하지 않는 그룹에 의해 ...
— 그레고르 토마스
describe.by(column, group = grouped_column)값을 그룹화합니다
— britt
4
글쎄, 그때 대답에 넣어! 주석에 숨기지 마십시오!
— Gregor Thomas
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