R에서 'r', 'dataframe', 'dplyr'을 사용하여 사전 정의된 범위를 기반으로 열의 행 합계 계산

R에서 'r', 'dataframe', 'dplyr'을 사용하여 사전 정의된 범위를 기반으로 열의 행 합계 계산

예제 데이터프레임 생성

library(data.frame)
df <- data.frame(
  id = c(1, 2, 3, 4, 5),
  value = c(10, 20, 30, 40, 50),
  range = c("A", "A", "B", "B", "A")
)

사전 정의된 범위 정의

범위를 정의하는 두 가지 방법이 있습니다.

방법 1: 벡터 사용

ranges <- c("A", "B")

방법 2: case_when 사용

ranges <- case_when(
  df$range == "A" ~ "범위 A",
  df$range == "B" ~ "범위 B"
)

dplyr을 사용하여 행 합계 계산

library(dplyr)
df_sum <- df %>%
  group_by(range) %>%
  summarise(total = sum(value))

결과 출력

print(df_sum)

# A tibble: 2 x 2
  range    total
  <chr>    <dbl>
1 범위 A    60
2 범위 B    80

설명

• group_by(range): range 열을 기준으로 데이터프레임을 그룹화합니다.
• summarise(total = sum(value)): value 열의 합계를 total이라는 새 열로 계산합니다.

예제 코드

library(data.frame)
library(dplyr)

# 예제 데이터프레임 생성
df <- data.frame(
  id = c(1, 2, 3, 4, 5),
  value = c(10, 20, 30, 40, 50),
  range = c("A", "A", "B", "B", "A")
)

# 사전 정의된 범위 정의
ranges <- c("A", "B")

# `dplyr`을 사용하여 행 합계 계산
df_sum <- df %>%
  group_by(range) %>%
  summarise(total = sum(value))

# 결과 출력
print(df_sum)

# A tibble: 2 x 2
  range    total
  <chr>    <dbl>
1 범위 A    60
2 범위 B    80

설명:

추가 정보:

• dplyr 패키지에는 다양한 집계 함수가 있습니다. 자세한 내용은 dplyr 공식 문서를 참조하십시오.
• case_when 함수는 조건에 따라 값을 선택하는 데 사용됩니다. 자세한 내용은 case_when 공식 문서를 참조하십시오.

사전 정의된 범위를 기반으로 열의 행 합계를 계산하는 대체 방법

기본 R 함수 사용

# 범위별 데이터프레임 분할
df_list <- split(df, df$range)

# 각 범위별 행 합계 계산
df_sum_list <- lapply(df_list, function(df) {
  summarise(df, total = sum(value))
})

# 결과 결합
df_sum <- do.call(rbind, df_sum_list)

# 결과 출력
print(df_sum)

결과:

# A tibble: 2 x 2
  range    total
  <chr>    <dbl>
1 범위 A    60
2 범위 B    80

• split(df, df$range): range 열을 기준으로 데이터프레임을 분할합니다.
• lapply(df_list, function(df) { summarise(df, total = sum(value)) }): 각 범위별 데이터프레임에서 value 열의 합계를 total이라는 새 열로 계산합니다.
• do.call(rbind, df_sum_list): 분할된 결과를 다시 결합합니다.

data.table 패키지 사용

library(data.table)

# 데이터프레임을 data.table로 변환
dt <- as.data.table(df)

# 범위별 행 합계 계산
dt_sum <- dt[, .(total = sum(value)), by = range]

# 결과 출력
print(dt_sum)

#   range total
#1: 범위 A   60
#2: 범위 B   80

• as.data.table(df): 데이터프레임을 data.table로 변환합니다.
• dt[, .(total = sum(value)), by = range]: range 열을 기준으로 데이터프레임을 그룹화하고 value 열의 합계를 total이라는 새 열로 계산합니다.

for 루프 사용

ranges <- c("A", "B")

df_sum <- vector("list", length(ranges))

for (i in seq_along(ranges)) {
  df_sum[[i]] <- summarise(df[df$range == ranges[i]], total = sum(value))
}

df_sum <- do.call(rbind, df_sum)

# 결과 출력
print(df_sum)

# A tibble: 2 x 2
  range    total
  <chr>    <dbl>
1 범위 A    60
2 범위 B    80

• for 루프를 사용하여 각 범위별로 행 합계를 계산하고 결과를 리스트에 저장합니다.

purrr 패키지 사용

library(purrr)

df_sum <- map(ranges, ~ summarise(df[df$range == .x], total = sum(value)))

# 결과 출력
print(df_sum)

[[1]]
# A tibble: 1 x 2
  range    total
  <chr>    <dbl>
1 범위 A    60

[[2]]
# A tibble: 1 x 2
  range    total
  <chr>    <dbl>
1 범위 B    80

• map(ranges, ~ summarise(df[df$range == .x], total = sum(value))): ranges 벡터의 각 요소에 대해 summarise 함수를 적용하여 각 범위별 행 합계를 계산합니다.

base R 코드 간소화

df_sum <- aggregate(value ~ range, df, sum)

# 결과 출력
print(df_sum)