R에서 날짜 그룹화 및 갯수 계산하기

R에서 날짜 그룹화 및 갯수 계산하기

예시 데이터

다음은 예시 데이터 프레임입니다.

df <- data.frame(
  date = c("2023-01-01", "2023-01-02", "2023-01-03", "2023-01-04",
          "2023-02-01", "2023-02-02", "2023-02-03", "2023-02-04"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
)

날짜 기준 그룹화

group_by() 함수를 사용하여 데이터 프레임을 date 열 기준으로 그룹화합니다.

df_grouped <- df %>%
  group_by(date)

각 그룹의 갯수 계산

tally() 함수를 사용하여 각 그룹의 갯수를 계산합니다.

df_counted <- df_grouped %>%
  tally()

결과

# A tibble: 2 × 2
  date       n
  <chr>  <int>
1 2023-01-01  4
2 2023-02-01  4

설명

추가 기능

• mutate() 함수를 사용하여 새로운 변수를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 각 그룹의 날짜 범위를 계산하는 새로운 변수를 생성합니다.

df_counted <- df_counted %>%
  mutate(date_range = paste(min(date), "-", max(date)))

• summarise() 함수를 사용하여 각 그룹의 요약 통계를 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 각 그룹의 평균 값과 최대 값을 계산합니다.

df_counted <- df_counted %>%
  summarise(mean_value = mean(value), max_value = max(value))

주의 사항

• 날짜 데이터를 그룹화하기 전에 날짜 형식이 올바른지 확인해야 합니다.
• 날짜 범위를 계산하는 경우, 날짜 형식에 맞는 함수를 사용해야 합니다.

예제 코드

library(dplyr)

# 예시 데이터
df <- data.frame(
  date = c("2023-01-01", "2023-01-02", "2023-01-03", "2023-01-04",
          "2023-02-01", "2023-02-02", "2023-02-03", "2023-02-04"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
)

# 날짜 기준 그룹화
df_grouped <- df %>%
  group_by(date)

# 각 그룹의 갯수 계산
df_counted <- df_grouped %>%
  tally()

# 결과 출력
print(df_counted)

# A tibble: 2 × 2
  date       n
  <chr>  <int>
1 2023-01-01  4
2 2023-02-01  4

• library(dplyr): dplyr 패키지를 로드합니다.
• group_by(date): date 열 기준으로 데이터 프레임을 그룹화합니다.
• print(df_counted): 결과를 출력합니다.

df_counted <- df_counted %>%
  mutate(date_range = paste(min(date), "-", max(date)))

df_counted <- df_counted %>%
  summarise(mean_value = mean(value), max_value = max(value))

R에서 날짜 그룹화 및 갯수 계산하기: 대체 방법

방법 1: table() 함수

table() 함수는 데이터 프레임의 각 열의 빈도를 계산합니다. 다음 코드는 date 열의 빈도를 계산합니다.

table(df$date)

2023-01-01 2023-02-01 
         4         4

• table(df$date): date 열의 빈도를 계산합니다.

방법 2: aggregate() 함수

aggregate() 함수는 데이터 프레임을 그룹화하고 각 그룹에 대한 요약 통계를 계산합니다. 다음 코드는 date 열 기준으로 데이터 프레임을 그룹화하고 각 그룹의 갯수를 계산합니다.

aggregate(list(n = length), df, by = list(date = df$date))

  date n
1 2023-01-01 4
2 2023-02-01 4

• aggregate(list(n = length), df, by = list(date = df$date)):
  • list(n = length): 각 그룹의 갯수를 계산합니다.
  • by = list(date = df$date): date 열 기준으로 데이터 프레임을 그룹화합니다.

방법 3: for 루프

for 루프를 사용하여 직접 날짜 그룹화 및 갯수 계산을 수행할 수 있습니다. 다음 코드는 date 열을 반복하고 각 날짜에 대한 갯수를 계산합니다.

dates <- unique(df$date)
counts <- vector("numeric", length(dates))

for (i in 1:length(dates)) {
  counts[i] <- sum(df$date == dates[i])
}

data.frame(date = dates, count = counts)

  date count
1 2023-01-01  4
2 2023-02-01  4

• unique(df$date): date 열의 고유한 값을 추출합니다.
• vector("numeric", length(dates)): 갯수를 저장할 벡터를 생성합니다.
• for 루프:
  • df$date == dates[i]: 각 날짜에 대한 데이터 프레임의 행을 선택합니다.
  • sum(): 선택된 행의 갯수를 계산합니다.
• data.frame(date = dates, count = counts): 결과를 데이터 프레임으로 생성합니다.

• for 루프를 사용하는 방법은 다른 방법보다 느릴 수 있습니다.

선택 가이드

• 데이터 프레임이 작고 간단한 경우 table() 함수를 사용하는 것이 가장 간단합니다.
• 데이터 프레임이 크거나 복잡한 경우 dplyr 패키지를 사용하는 것이 가장 효율적입니다.
• 더 많은 통제력이 필요한 경우 aggregate() 함수 또는 for 루프를 사용할 수 있습니다.