Rのaggregate関数を使った集約・集計
aggregate関数による集約やグルーピング
データを集計する際に合計を求めたり、平均値などの基礎統計量を算出することはよくやる作業です。
Rを使用したクラシックなやり方として、aggregate関数を示します。
なお、aggregateは作業時間が比較的かかるため、dplyrなどが推奨されています。
まずはデータ読み込み
ggplot2ライブラリ内になるdiamondsデータを使用します。
R
library(ggplot2)
data(diamonds)
diamonds
#列名調べる
colnames(diamonds)
[1] "carat" "cut" "color" "clarity" "depth" "table" "price" "x" "y" "z"
早速、集計作業
"cut"の種類別に(group_byのようなもの）価格の平均値を平均・合計を算出します。
~（チルダ記号)を使って、算出の対象と層別の定義をします）
R
#データは第2引数で指定し、第3引数で関数を指定
aggregate(price ~ cut , diamonds, mean)
cut price
1 Fair 4358.758
2 Good 3928.864
3 Very Good 3981.760
4 Premium 4584.258
5 Ideal 3457.542
aggregate(price ~ cut , diamonds, sum)
cut price
1 Fair 7017600
2 Good 19275009
3 Very Good 48107623
4 Premium 63221498
5 Ideal 74513487
#summaryでざくっと集計
aggregate(price ~ cut , diamonds, summary)
cut price.Min. price.1st Qu. price.Median price.Mean price.3rd Qu. price.Max.
1 Fair 337.000 2050.250 3282.000 4358.758 5205.500 18574.000
2 Good 327.000 1145.000 3050.500 3928.864 5028.000 18788.000
3 Very Good 336.000 912.000 2648.000 3981.760 5372.750 18818.000
4 Premium 326.000 1046.000 3185.000 4584.258 6296.000 18823.000
5 Ideal 326.000 878.000 1810.000 3457.542 4678.500 18806.000
集計軸の追加
集計軸の追加（グルーピング変数追加）をしてグルーピングする場合は、+記号で変数名を指定
R
aggregate(price ~ cut + color, diamonds, summary)
cut color price.Min. price.1st Qu. price.Median price.Mean price.3rd Qu. price.Max.
1 Fair D 536.000 2204.500 3730.000 4291.061 4797.000 16386.000
2 Good D 361.000 957.250 2728.500 3405.382 4581.000 18468.000
3 Very Good D 357.000 850.000 2310.000 3470.467 4633.000 18542.000
4 Premium D 367.000 958.000 2009.000 3631.293 4915.000 18575.000
5 Ideal D 367.000 854.250 1576.000 2629.095 3102.000 18693.000
6 Fair E 337.000 1589.500 2956.000 3682.312 4518.250 15584.000
7 Good E 327.000 969.000 2420.000 3423.644 4535.000 18236.000
8 Very Good E 352.000 755.000 1989.500 3214.652 4355.000 18731.000
9 Premium E 326.000 964.000 1928.000 3538.914 4628.000 18477.000
10 Ideal E 326.000 872.000 1437.000 2597.550 3013.500 18729.000
```R:R
aggregate(price ~ cut + color + depth, diamonds, mean)
cut color depth price
1 Fair G 43.0 3634.000
2 Ideal J 43.0 4778.000
3 Fair G 44.0 4032.000
4 Fair I 50.8 6727.000
5 Fair E 51.0 945.000
２つの変数を集約する場合は、cbind()などで結合する
R
aggregate( cbind(price,carat) ~ cut, diamonds, mean)
cut price carat
1 Fair 4358.758 1.0461366
2 Good 3928.864 0.8491847
3 Very Good 3981.760 0.8063814
4 Premium 4584.258 0.8919549
5 Ideal 3457.542 0.7028370
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