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 또는for
루프를 사용할 수 있습니다.
r dataframe date