При анализе данных распространённой задачей является вычисление совокупной суммы внутри групп. R предоставляет несколько эффективных методов для выполнения сгруппированных операций с кумулятивной суммой. В этой статье блога мы рассмотрим пять различных подходов с примерами кода, которые помогут вам легко выполнить эту задачу.

Метод 1: основание R с разделением и перекрытием

# Sample data
df <- data.frame(group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
                 value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6))
# Grouped cumulative sum using base R
df$cumsum <- unlist(lapply(split(df$value, df$group), cumsum))

Метод 2: пакет dplyr

# Using dplyr package
library(dplyr)
# Grouped cumulative sum using dplyr
df %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(cumsum = cumsum(value))

Метод 3: пакет data.table

# Using data.table package
library(data.table)
# Grouped cumulative sum using data.table
setDT(df)[, cumsum := cumsum(value), by = group]

Метод 4: функция Tapply

# Grouped cumulative sum using tapply function
df$cumsum <- unlist(tapply(df$value, df$group, cumsum))

Метод 5: функция ave

# Grouped cumulative sum using ave function
df$cumsum <- ave(df$value, df$group, FUN = cumsum)

В этой статье блога мы рассмотрели пять эффективных методов расчета сгруппированной совокупной суммы в R. Мы обсудили реализации с использованием базы R, пакета dplyr, пакета data.table, функции Tapply и функции ave. В зависимости от ваших предпочтений и размера вашего набора данных вы можете выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Эти методы помогут вам эффективно анализировать данные и получать ценную информацию.