그룹당 여러 변수 집계 / 요약 (예 : 합계, 평균)

그룹당 여러 변수 집계 / 요약 (예 : 합계, 평균)

---

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.

---

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

---

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.

---

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 예제에서는 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))

---

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.

---

Interestingly, base R aggregate's data.frame method is not showcased here, above the formula interface is used, so for completeness:

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

More generic use of aggregate's data.frame method:

Since we are providing a

• data.frame as x and
• a list (data.frame is also a list) as by, this is very useful if we need to use it in a dynamic manner, e.g. using other columns to be aggregated and to aggregate by is very simple
• also with custom-made aggregation functions

For example like so:

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)

---

Late to the party, but recently found another way to get the summary statistics.

library(psych) describe(data)

Will output: mean, min, max, standard deviation, n, standard error, kurtosis, skewness, median, and range for each variable.

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/9723208/aggregate-summarize-multiple-variables-per-group-e-g-sum-mean