6

次の表があったとしましょうDataTable

Cat1    |   Cat2    |   Val1    |   Val2
--------------------------------------------
A       |   A       |   1       |   2
A       |   B       |   3       |   4
B       |   A       |   5       |   6
B       |   B       |   7       |   8
A       |   A       |   2       |   4
A       |   B       |   6       |   8
B       |   A       |   10      |   12
B       |   B       |   14      |   16

それぞれVal1とVal2の合計と平均を取り、Cat1とCat2で集計したかったのですが、これをどのように達成できますか？

Cat1    |   Cat2    | Sum Val1  | Avg Val2
--------------------------------------------
A       |   A       |   3       |   3
A       |   B       |   9       |   6
B       |   A       |   15      |   9
B       |   B       |   21      |   12

集計関数を使用して単一変数の集計を実現しました。

aggregate(
        Val1
    ~   Cat1 + Cat2
    data=DataTable,
    FUNC=sum
)

しかし、cbindで遊んでいるにもかかわらず、私が望む動作を得ることができません。私はRを24時間習得しているので、自分が何をしているかを完全に理解するための概念に精通していません（常に危険です！）が、これは簡単に達成できるはずだと思います。|

4

2 に答える 2

13 
set.seed(45)
df <- data.frame(c1=rep(c("A","A","B","B"), 2), 
                 c2 = rep(c("A","B"), 4), 
                 v1 = sample(8), 
                 v2 = sample(1:100, 8))
> df
#   c1 c2 v1 v2
# 1  A  A  6 19
# 2  A  B  3  1
# 3  B  A  2 37
# 4  B  B  8 86
# 5  A  A  5 30
# 6  A  B  1 44
# 7  B  A  7 41
# 8  B  B  4 39

v1 <- aggregate( v1 ~ c1 + c2, data = df, sum)
v2 <- aggregate( v2 ~ c1 + c2, data = df, mean)
out <- merge(v1, v2, by=c("c1","c2"))
> out
#   c1 c2 v1   v2
# 1  A  A 11 24.5
# 2  A  B  4 22.5
# 3  B  A  9 39.0
# 4  B  B 12 62.5

**Edit:**data.table物事が本当に簡単になるので、使用することをお勧めします。

require(data.table)
dt <- data.table(df)
dt.out <- dt[, list(s.v1=sum(v1), m.v2=mean(v2)), 
                  by=c("c1","c2")]
> dt.out

#    c1 c2 s.v1 m.v2
# 1:  A  A   11 24.5
# 2:  A  B    4 22.5
# 3:  B  A    9 39.0
# 4:  B  B   12 62.5
于 2013-01-23T10:17:39.610 に答える
8

これがベースRソリューションです。

まず、あなたのデータ：

x <- structure(list(Cat1 = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 
2L), .Label = c("A", "B"), class = "factor"), Cat2 = structure(c(1L, 
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("A", "B"), class = "factor"), 
    Val1 = c(1L, 3L, 5L, 7L, 2L, 6L, 10L, 14L), Val2 = c(2L, 
    4L, 6L, 8L, 4L, 8L, 12L, 16L)), .Names = c("Cat1", "Cat2", 
"Val1", "Val2"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -8L))

次に、を使用ave()しunique()ますwithin()。

unique(
  within(x, {
    sum_val1 <- ave(Val1, Cat1, Cat2, FUN = sum)
    mean_val2 <- ave(Val2, Cat1, Cat2, FUN = mean)
    rm(Val1, Val2)
  })
)
#   Cat1 Cat2 mean_val2 sum_val1
# 1    A    A         3        3
# 2    A    B         6        9
# 3    B    A         9       15
# 4    B    B        12       21

または、SQLに慣れている場合は、次を使用しますsqldf。

library(sqldf)
sqldf("select Cat1, Cat2, 
      sum(Val1) `Sum_Val1`, 
      avg(Val2) `Avg_Val2` 
      from x group by Cat1, Cat2")
于 2013-01-23T10:42:54.600 に答える