集計表を作成し、小計・合計を計算するパッケージ
次のコマンドでGitHubからインストールできます。
devtools::install_github("ichiromurata/totalize")Rにはデータを集計する様々な関数があります。
datasets::CO2のデータを例に取りましょう。データ数のカウントはtable()で行えます。
table(interaction(datasets::CO2$Type, datasets::CO2$Treatment))
#>
#> Quebec.nonchilled Mississippi.nonchilled Quebec.chilled Mississippi.chilled
#> 21 21 21 21値の足し上げはby()や、
by(datasets::CO2$uptake, datasets::CO2[c("Type", "Treatment")], sum)
#> Type: Quebec
#> Treatment: nonchilled
#> [1] 742
#> ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#> Type: Mississippi
#> Treatment: nonchilled
#> [1] 545
#> ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#> Type: Quebec
#> Treatment: chilled
#> [1] 666.8
#> ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#> Type: Mississippi
#> Treatment: chilled
#> [1] 332.1stats::aggregate()を使うことができます。
stats::aggregate(datasets::CO2["uptake"], datasets::CO2[c("Type", "Treatment")], sum)
#> Type Treatment uptake
#> 1 Quebec nonchilled 742.0
#> 2 Mississippi nonchilled 545.0
#> 3 Quebec chilled 666.8
#> 4 Mississippi chilled 332.1しかしこれらを使って小計や合計（上の例では“Type”計、“Treatment”計、合計）を並べた表を 作るには、何回かに分けてそれらを別々に算出し、表を結合する必要があります。
1つのデータレコードを小計と合計に同時に足さなければいけないため、 上のようなコマンドを1回実行するだけではすべてを算出できません。
totalizeはこれをまとめて行います。
library(totalize)
totalize(datasets::CO2, c(Type, Treatment), val=uptake, asDF=TRUE)
#> Type Treatment uptake
#> 1 all all 2285.9
#> 2 all nonchilled 1287.0
#> 3 all chilled 998.9
#> 4 Quebec all 1408.8
#> 5 Quebec nonchilled 742.0
#> 6 Quebec chilled 666.8
#> 7 Mississippi all 877.1
#> 8 Mississippi nonchilled 545.0
#> 9 Mississippi chilled 332.1さらに、2次元の集計表に展開することができます。
totalize(datasets::CO2, row=Type, col=Treatment, val=uptake)
#> Treatment
#> Type all nonchilled chilled
#> all 2285.9 1287 998.9
#> Quebec 1408.8 742 666.8
#> Mississippi 877.1 545 332.13つ以上の変数があっても、集計表に展開できます。
totalize(datasets::CO2, row=Type, col=c(Treatment, conc), val=uptake)
#> Treatment,conc
#> Type all|all all|95 all|175 all|250 all|350 all|500 all|675 all|1000 nonchilled|all nonchilled|95 nonchilled|175 nonchilled|250 nonchilled|350 nonchilled|500 nonchilled|675 nonchilled|1000 chilled|all chilled|95 chilled|175 chilled|250 chilled|350 chilled|500 chilled|675 chilled|1000
#> all 2285.9 147.1 267.4 346.5 368.0 370.5 383.4 403 1287 79.7 150.7 194.8 210.8 210.6 216.1 224.3 998.9 67.4 116.7 151.7 157.2 159.9 167.3 178.7
#> Quebec 1408.8 84.4 162.5 215.6 228.5 228.8 237.0 252 742 45.8 90.1 112.2 121.1 118.8 124.5 129.5 666.8 38.6 72.4 103.4 107.4 110.0 112.5 122.5
#> Mississippi 877.1 62.7 104.9 130.9 139.5 141.7 146.4 151 545 33.9 60.6 82.6 89.7 91.8 91.6 94.8 332.1 28.8 44.3 48.3 49.8 49.9 54.8 56.2
totalize(datasets::CO2, row=c(Type, conc), col=Treatment, val=uptake)
#> Treatment
#> Type,conc all nonchilled chilled
#> all|all 2285.9 1287.0 998.9
#> all|95 147.1 79.7 67.4
#> all|175 267.4 150.7 116.7
#> all|250 346.5 194.8 151.7
#> all|350 368.0 210.8 157.2
#> all|500 370.5 210.6 159.9
#> all|675 383.4 216.1 167.3
#> all|1000 403.0 224.3 178.7
#> Quebec|all 1408.8 742.0 666.8
#> Quebec|95 84.4 45.8 38.6
#> Quebec|175 162.5 90.1 72.4
#> Quebec|250 215.6 112.2 103.4
#> Quebec|350 228.5 121.1 107.4
#> Quebec|500 228.8 118.8 110.0
#> Quebec|675 237.0 124.5 112.5
#> Quebec|1000 252.0 129.5 122.5
#> Mississippi|all 877.1 545.0 332.1
#> Mississippi|95 62.7 33.9 28.8
#> Mississippi|175 104.9 60.6 44.3
#> Mississippi|250 130.9 82.6 48.3
#> Mississippi|350 139.5 89.7 49.8
#> Mississippi|500 141.7 91.8 49.9
#> Mississippi|675 146.4 91.6 54.8
#> Mississippi|1000 151.0 94.8 56.2FUN=sumなどの場合はna.rm=TRUEを引数に追加すると、データ中のNAを無視できます。
# Missing values turn the totals into NA
transform(datasets::CO2, uptake_na=replace(uptake, c(1, 10), NA)) |>
totalize(row=Type, col=c(Treatment, conc), val=uptake_na)
#> Treatment,conc
#> Type all|all all|95 all|175 all|250 all|350 all|500 all|675 all|1000 nonchilled|all nonchilled|95 nonchilled|175 nonchilled|250 nonchilled|350 nonchilled|500 nonchilled|675 nonchilled|1000 chilled|all chilled|95 chilled|175 chilled|250 chilled|350 chilled|500 chilled|675 chilled|1000
#> all NA NA 267.4 NA 368.0 370.5 383.4 403 NA NA 150.7 NA 210.8 210.6 216.1 224.3 998.9 67.4 116.7 151.7 157.2 159.9 167.3 178.7
#> Quebec NA NA 162.5 NA 228.5 228.8 237.0 252 NA NA 90.1 NA 121.1 118.8 124.5 129.5 666.8 38.6 72.4 103.4 107.4 110.0 112.5 122.5
#> Mississippi 877.1 62.7 104.9 130.9 139.5 141.7 146.4 151 545 33.9 60.6 82.6 89.7 91.8 91.6 94.8 332.1 28.8 44.3 48.3 49.8 49.9 54.8 56.2
# Ignoring NAs
transform(datasets::CO2, uptake_na=replace(uptake, c(1, 10), NA)) |>
totalize(row=Type, col=c(Treatment, conc), val=uptake_na, na.rm=TRUE)
#> Treatment,conc
#> Type all|all all|95 all|175 all|250 all|350 all|500 all|675 all|1000 nonchilled|all nonchilled|95 nonchilled|175 nonchilled|250 nonchilled|350 nonchilled|500 nonchilled|675 nonchilled|1000 chilled|all chilled|95 chilled|175 chilled|250 chilled|350 chilled|500 chilled|675 chilled|1000
#> all 2232.8 131.1 267.4 309.4 368.0 370.5 383.4 403 1233.9 63.7 150.7 157.7 210.8 210.6 216.1 224.3 998.9 67.4 116.7 151.7 157.2 159.9 167.3 178.7
#> Quebec 1355.7 68.4 162.5 178.5 228.5 228.8 237.0 252 688.9 29.8 90.1 75.1 121.1 118.8 124.5 129.5 666.8 38.6 72.4 103.4 107.4 110.0 112.5 122.5
#> Mississippi 877.1 62.7 104.9 130.9 139.5 141.7 146.4 151 545.0 33.9 60.6 82.6 89.7 91.8 91.6 94.8 332.1 28.8 44.3 48.3 49.8 49.9 54.8 56.2totailzeは1列のみの表も作成できます。
totalize(datasets::CO2, row=c(Type, Treatment), val=uptake)
#>
#> Type,Treatment uptake
#> all|all 2285.9
#> all|nonchilled 1287.0
#> all|chilled 998.9
#> Quebec|all 1408.8
#> Quebec|nonchilled 742.0
#> Quebec|chilled 666.8
#> Mississippi|all 877.1
#> Mississippi|nonchilled 545.0
#> Mississippi|chilled 332.11行のみの表を作る場合は、上の表を転置t()してください。
totalize(datasets::CO2, row=c(Type, Treatment), val=uptake) |> t()
#> Type,Treatment
#> all|all all|nonchilled all|chilled Quebec|all Quebec|nonchilled Quebec|chilled Mississippi|all Mississippi|nonchilled Mississippi|chilled
#> uptake 2285.9 1287 998.9 1408.8 742 666.8 877.1 545 332.1このパッケージでは四捨五入をする関数awayfromzero()を提供しています。
Rのround()関数は四捨五入ではなく偶数丸めを行います。四捨五入の関数はbase
Rには含まれていません。
ただし、浮動小数点数の丸めには気を付けるべき点があります。
awayfromzero()のヘルプページを参照してください。
四捨五入はパイプ演算子|>で結んで実行できます。
totalize(datasets::CO2, row=c(Treatment, conc), col=Type, val=uptake, FUN=mean) |>
awayfromzero(1)
#> Type
#> Treatment,conc all Quebec Mississippi
#> all|all 27.2 33.5 20.9
#> all|95 12.3 14.1 10.5
#> all|175 22.3 27.1 17.5
#> all|250 28.9 35.9 21.8
#> all|350 30.7 38.1 23.3
#> all|500 30.9 38.1 23.6
#> all|675 32.0 39.5 24.4
#> all|1000 33.6 42.0 25.2
#> nonchilled|all 30.6 35.3 26.0
#> nonchilled|95 13.3 15.3 11.3
#> nonchilled|175 25.1 30.0 20.2
#> nonchilled|250 32.5 37.4 27.5
#> nonchilled|350 35.1 40.4 29.9
#> nonchilled|500 35.1 39.6 30.6
#> nonchilled|675 36.0 41.5 30.5
#> nonchilled|1000 37.4 43.2 31.6
#> chilled|all 23.8 31.8 15.8
#> chilled|95 11.2 12.9 9.6
#> chilled|175 19.5 24.1 14.8
#> chilled|250 25.3 34.5 16.1
#> chilled|350 26.2 35.8 16.6
#> chilled|500 26.7 36.7 16.6
#> chilled|675 27.9 37.5 18.3
#> chilled|1000 29.8 40.8 18.7