Освоение сгруппированного счета в R: подробное руководство

 По мере того, как принятие решений на основе данных становится все более важным в различных областях, способность извлекать ценную информацию из наборов данных никогда не была более важной. Одной из распространенных задач является вычисление количества по группам, что может пролить свет на тенденции и закономерности в ваших данных. В этом руководстве мы рассмотрим три различных подхода к достижению этой цели с использованием мощного языка программирования R. Итак, давайте погрузимся в мир сгруппированного подсчета с помощью классического набора данных !mtcars

Функция: прочный фундамент aggregate()

Для начала давайте начнем с функции, доступной в базовом R. Эта функция является универсальным инструментом для агрегирования данных на основе группировки переменных. Вот как вы можете использовать его для вычисления количества по группам с помощью набора данных:aggregate() mtcars

# Load the dataset
data("mtcars")

# Calculate counts by group using aggregate()
group_counts <- aggregate(
  data = mtcars, 
  carb ~ cyl, 
  FUN = function(x) length(unique(x))
  )
group_counts

  cyl carb
1   4    2
2   6    3
3   8    4

В этом примере мы подсчитываем количество автомобилей в каждой группе цилиндров. Функция группирует данные по переменной «cyl» и применяет функции и для подсчета количества различных карбюраторов на группу цилиндров.aggregate()length()unique()

Использование возможностей библиотеки dplyr

Двигаясь дальше, пакет является основным продуктом в манипулировании данными и предлагает элегантный способ работы с сгруппированными данными. Функции и являются вашими инструментами для таких задач. Давайте посмотрим, как их можно использовать с набором данных:dplyrgroup_by()summarise()mtcars

# Load the required library
library(dplyr)

# Calculate counts by group using dplyr
group_counts_dplyr <- mtcars |>
  group_by(cyl) |>
  summarise(count = n_distinct(carb))
group_counts_dplyr

# A tibble: 3 × 2
    cyl count
  <dbl> <int>
1     4     2
2     6     3
3     8     4

В этом примере мы используем функцию для группировки данных по количеству цилиндров, а затем используем с для создания столбца «count», содержащего количество различных карбюраторов на группу цилиндров.group_by()summarise()n_distinct()

Эффективность и скорость с data.table

Для тех, кто имеет дело с большими наборами данных, пакет предлагает молниеносную производительность. Это особенно удобно для задач, связанных с группировкой и агрегацией. Вот как вы можете использовать его с набором данных:data.tablemtcars

# Load the required library
library(data.table)

# Convert mtcars to data.table
dt_mtcars <- as.data.table(mtcars)

# Calculate counts by group using data.table
group_counts_dt <- dt_mtcars[, .(count = length(unique(carb))), by = cyl]
setorder(group_counts_dt, cols = "cyl")
group_counts_dt

   cyl count
1:   4     2
2:   6     3
3:   8     4

В этом примере мы преобразуем набор данных в файл с использованием . Затем мы используем специальный символ для подсчета количества различных углеводов в каждой группе цилиндров.mtcarsdata.tableas.data.table()length(unique(carb))

Попробуйте сами!

Теперь, когда вы увидели три мощных способа вычисления количества по группам в R, пришло время засучить рукава и попробовать. Поэкспериментируйте с этими методами, используя свои собственные наборы данных, и убедитесь, как легко извлечь ценную информацию из ваших данных.

Независимо от того, выбираете ли вы прочную основу, элегантность или эффективность, каждый подход имеет свои уникальные сильные стороны. По мере того, как вы освоитесь с этими методами, вы будете лучше подготовлены к решению сложных задач анализа данных и принятию обоснованных решений.aggregate()dplyrdata.table

Так что не стесняйтесь применять свои новообретенные знания на практике. Удачного кодирования и счастливого изучения ваших данных!