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.
답변
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 -372.4563522답변
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 922.726589참조 ?aggregate의 formula인수와 예.
답변
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 dataframeplyr 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))답변
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 rows참고 : 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.
답변
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.frame로x와- a
list(data.frameis alist) asby, 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)답변
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 rows답변
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