Data.frame内のグループごとの平均

Question

私はdata.frameを持っています、そして、私はグループごとに（すなわち、以下のMonthごとに）平均を計算する必要があります。

Name Month Rate1 Rate2 Aira 1 12 23 Aira 2 18 73 Aira 3 19 45 Ben 1 53 19 Ben 2 22 87 Ben 3 19 45 Cat 1 22 87 Cat 2 67 43 Cat 3 45 32

私が望む出力は以下のようなものです。ここでRate1とRate2の値はグループ平均です。値を無視してください、私は例のためにそれを作りました。

Name Rate1 Rate2 Aira 23.21 12.2 Ben 45.23 43.9 Cat 33.22 32.2

jbaums · Accepted Answer

この種の操作は、aggregateが次のように設計されたものです。

d <- read.table(text='Name Month Rate1 Rate2 Aira 1 12 23 Aira 2 18 73 Aira 3 19 45 Ben 1 53 19 Ben 2 22 87 Ben 3 19 45 Cat 1 22 87 Cat 2 67 43 Cat 3 45 32', header=TRUE) aggregate(d[, 3:4], list(d$Name), mean) Group.1 Rate1 Rate2 1 Aira 16.33333 47.00000 2 Ben 31.33333 50.33333 3 Cat 44.66667 54.00000

ここで、data.frame dの3列目と4列目を集約し、d$Nameでグループ化し、mean関数を適用します。

あるいは、式インタフェースを使って：

aggregate(. ~ Name, d[-2], mean)

Sam Firke · Answer

または dplyr パッケージからgroup_byとsummarise_atを使用します。

library(dplyr) d %>% group_by(Name) %>% summarise_at(vars(-Month), funs(mean(., na.rm=TRUE))) # A tibble: 3 x 3 Name Rate1 Rate2 <fct> <dbl> <dbl> 1 Aira 16.3 47.0 2 Ben 31.3 50.3 3 Cat 44.7 54.0

作用する変数を指定する多くの方法については?summarise_atを参照してください。ここで、vars(-Month)はすべての変数except Monthを表します。

Zbynek · Answer

パッケージplyrを使うこともできます。

library(plyr) ddply(d, .(Name), summarize, Rate1=mean(Rate1), Rate2=mean(Rate2)) Name Rate1 Rate2 1 Aira 16.33333 47.00000 2 Ben 31.33333 50.33333 3 Cat 44.66667 54.00000

duHaas · Answer

3つ目の優れた選択肢は、クラスdata.frameを持つパッケージdata.tableを使うことですが、あなたが探しているような操作ははるかに速く計算されます。

library(data.table) mydt <- structure(list(Name = c("Aira", "Aira", "Aira", "Ben", "Ben", "Ben", "Cat", "Cat", "Cat"), Month = c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), Rate1 = c(15.6396600443877, 2.15649279424609, 6.24692918928743, 2.37658797276116, 34.7500663272292, 3.28750138697048, 29.3265553981065, 17.9821839334431, 10.8639802575958), Rate2 = c(17.1680489538369, 5.84231656330206, 8.54330866437461, 5.88415184986176, 3.02064294862551, 17.2053351400752, 16.9552950199166, 2.56058000170089, 15.7496228048122)), .Names = c("Name", "Month", "Rate1", "Rate2"), row.names = c(NA, -9L), class = c("data.table", "data.frame"))

ここで、各人（名前）について、すべての3か月間のRate1とRate2の平均をとるようにしましょう。まず、どの列の平均をとるかを決めます。

colstoavg <- names(mydt)[3:4]

今度は、平均したい列の平均をとるためにlapplyを使用します（colstoavg）。

mydt.mean <- mydt[,lapply(.SD,mean,na.rm=TRUE),by=Name,.SDcols=colstoavg] mydt.mean Name Rate1 Rate2 1: Aira 8.014361 10.517891 2: Ben 13.471385 8.703377 3: Cat 19.390907 11.755166

Mark Miller · Answer

これは基本的なRでこれを行うためのさまざまな方法で、代わりのaggregateアプローチがあります。以下の例では、月あたりの平均値を返しています。ただし、一人当たりの平均値を返すために同じ方法を使用できます。

aveを使う：

my.data <- read.table(text = ' Name Month Rate1 Rate2 Aira 1 12 23 Aira 2 18 73 Aira 3 19 45 Ben 1 53 19 Ben 2 22 87 Ben 3 19 45 Cat 1 22 87 Cat 2 67 43 Cat 3 45 32 ', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = 'NA') Rate1.mean <- with(my.data, ave(Rate1, Month, FUN = function(x) mean(x, na.rm = TRUE))) Rate2.mean <- with(my.data, ave(Rate2, Month, FUN = function(x) mean(x, na.rm = TRUE))) my.data <- data.frame(my.data, Rate1.mean, Rate2.mean) my.data

byを使う：

my.data <- read.table(text = ' Name Month Rate1 Rate2 Aira 1 12 23 Aira 2 18 73 Aira 3 19 45 Ben 1 53 19 Ben 2 22 87 Ben 3 19 45 Cat 1 22 87 Cat 2 67 43 Cat 3 45 32 ', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = 'NA') by.month <- as.data.frame(do.call("rbind", by(my.data, my.data$Month, FUN = function(x) colMeans(x[,3:4])))) colnames(by.month) <- c('Rate1.mean', 'Rate2.mean') by.month <- cbind(Month = rownames(by.month), by.month) my.data <- merge(my.data, by.month, by = 'Month') my.data

lapplyとsplitを使う：

my.data <- read.table(text = ' Name Month Rate1 Rate2 Aira 1 12 23 Aira 2 18 73 Aira 3 19 45 Ben 1 53 19 Ben 2 22 87 Ben 3 19 45 Cat 1 22 87 Cat 2 67 43 Cat 3 45 32 ', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = 'NA') ly.mean <- lapply(split(my.data, my.data$Month), function(x) c(Mean = colMeans(x[,3:4]))) ly.mean <- as.data.frame(do.call("rbind", ly.mean)) ly.mean <- cbind(Month = rownames(ly.mean), ly.mean) my.data <- merge(my.data, ly.mean, by = 'Month') my.data

sapplyとsplitを使う：

my.data <- read.table(text = ' Name Month Rate1 Rate2 Aira 1 12 23 Aira 2 18 73 Aira 3 19 45 Ben 1 53 19 Ben 2 22 87 Ben 3 19 45 Cat 1 22 87 Cat 2 67 43 Cat 3 45 32 ', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = 'NA') my.data sy.mean <- t(sapply(split(my.data, my.data$Month), function(x) colMeans(x[,3:4]))) colnames(sy.mean) <- c('Rate1.mean', 'Rate2.mean') sy.mean <- data.frame(Month = rownames(sy.mean), sy.mean, stringsAsFactors = FALSE) my.data <- merge(my.data, sy.mean, by = 'Month') my.data

aggregateを使う：

my.data <- read.table(text = ' Name Month Rate1 Rate2 Aira 1 12 23 Aira 2 18 73 Aira 3 19 45 Ben 1 53 19 Ben 2 22 87 Ben 3 19 45 Cat 1 22 87 Cat 2 67 43 Cat 3 45 32 ', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, na.strings = 'NA') my.summary <- with(my.data, aggregate(list(Rate1, Rate2), by = list(Month), FUN = function(x) { mon.mean = mean(x, na.rm = TRUE) } )) my.summary <- do.call(data.frame, my.summary) colnames(my.summary) <- c('Month', 'Rate1.mean', 'Rate2.mean') my.summary my.data <- merge(my.data, my.summary, by = 'Month') my.data

user6376316 · Answer

これを行う2つの方法を説明します。1つは data.table に基づく方法、もう1つは reshape2 パッケージに基づく方法です。 data.tableの方法はすでに答えを持っていますが、私はそれをよりきれいでより詳細にすることを試みました。

データは次のとおりです。

 d <- structure(list(Name = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("Aira", "Ben", "Cat"), class = "factor"), Month = c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), Rate1 = c(12L, 18L, 19L, 53L, 22L, 19L, 22L, 67L, 45L), Rate2 = c(23L, 73L, 45L, 19L, 87L, 45L, 87L, 43L, 32L)), .Names = c("Name", "Month", "Rate1", "Rate2"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L )) head(d) Name Month Rate1 Rate2 1 Aira 1 12 23 2 Aira 2 18 73 3 Aira 3 19 45 4 Ben 1 53 19 5 Ben 2 22 87 6 Ben 3 19 45 library("reshape2") mym <- melt(d, id = c("Name")) res <- dcast(mym, Name ~ variable, mean) res #Name Month Rate1 Rate2 #1 Aira 2 16.33333 47.00000 #2 Ben 2 31.33333 50.33333 #3 Cat 2 44.66667 54.00000

Data.tableを使う：

# At first, I convert the data.frame to data.table and then I group it setDT(d) d[, .(Rate1 = mean(Rate1), Rate2 = mean(Rate2)), by = .(Name)] # Name Rate1 Rate2 #1: Aira 16.33333 47.00000 #2: Ben 31.33333 50.33333 #3: Cat 44.66667 54.00000

.SDを使用してdata.tableにjの引数を多数記述しないようにすることでこれを実行する別の方法があります。

d[, lapply(.SD, mean), by = .(Name)] # Name Month Rate1 Rate2 #1: Aira 2 16.33333 47.00000 #2: Ben 2 31.33333 50.33333 #3: Cat 2 44.66667 54.00000

rate1とRate2だけを使用したい場合は、次のように .SDcols を使用できます。

d[, lapply(.SD, mean), by = .(Name), .SDcols = 3:4] # Name Rate1 Rate2 #1: Aira 16.33333 47.00000 #2: Ben 31.33333 50.33333 #3: Cat 44.66667 54.00000

Becky · Answer

切片なしでジェネリック関数cbind()とlm()を使うこともできます：

cbind(lm(d$Rate1~-1+d$Name)$coef,lm(d$Rate2~-1+d$Name)$coef) > [,1] [,2] >d$NameAira 16.33333 47.00000 >d$NameBen 31.33333 50.33333 >d$NameCat 44.66667 54.00000

joemienko · Answer

以下のようにsqldfパッケージを使ってこれを達成することもできます。

library(sqldf) x <- read.table(text='Name Month Rate1 Rate2 Aira 1 12 23 Aira 2 18 73 Aira 3 19 45 Ben 1 53 19 Ben 2 22 87 Ben 3 19 45 Cat 1 22 87 Cat 2 67 43 Cat 3 45 32', header=TRUE) sqldf(" select Name ,avg(Rate1) as Rate1_float ,avg(Rate2) as Rate2_float ,avg(Rate1) as Rate1 ,avg(Rate2) as Rate2 from x group by Name ") # Name Rate1_float Rate2_float Rate1 Rate2 #1 Aira 16.33333 47.00000 16 47 #2 Ben 31.33333 50.33333 31 50 #3 Cat 44.66667 54.00000 44 54

私は最近他の回答で示されているようにdplyrに変換していますが、ほとんどのデータアナリスト/データサイエンティスト/開発者が少なくともSQLにある程度流暢なのでsqldfはいいです。このように、私はそれがdplyrや上で提示された他の解決策より普遍的に読みやすいコードを作る傾向があると思います。

UPDATE： 以下のコメントに答えて、上のようにコードを更新しようとしました。しかし、その振る舞いは思ったとおりではありませんでした。列の定義（つまりintとfloat）は、列の別名が元の列名と一致する場合にのみ持ち越されるようです。新しい名前を指定すると、集計列は四捨五入されずに返されます。