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==방법 3: sqldf== | ==방법 3: sqldf== | ||
<syntaxhighlight lang='r' notebook> | <syntaxhighlight lang='r' notebook hideerr> | ||
library(sqldf) | library(sqldf) | ||
sqldf("SELECT fruit, SUM(ea) AS s FROM df GROUP BY fruit") | sqldf("SELECT fruit, SUM(ea) AS s FROM df GROUP BY fruit") | ||
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* [[R tapply()]] | * [[R tapply()]] | ||
* [[R aggregate()]] | * [[R aggregate()]] | ||
* [[R 그룹별 평균 구하기]] | |||
* [[R 그룹별 건수 구하기]] | * [[R 그룹별 건수 구하기]] | ||
* [[SQL 그룹별 합 구하기]] | * [[SQL 그룹별 합 구하기]] | ||
| 42번째 줄: | 43번째 줄: | ||
[[분류: R 데이터 전처리]] | [[분류: R 데이터 전처리]] | ||
[[분류: R sqldf]] | [[분류: R sqldf]] | ||
[[분류: R 그룹]] | |||
2021년 11월 27일 (토) 02:24 기준 최신판
1 개요[ | ]
- R 그룹별 합 구하기
- 대략 "SELECT fruit, SUM(ea) FROM df GROUP BY fruit"
df <- read.csv( header=T, stringsAsFactors=F, text="
day,fruit,ea
2019-06-01,apple,1
2019-06-11,apple,1
2019-06-21,banana,2
2019-07-01,apple,3
2019-07-11,banana,4
2019-08-25,orange,2
")
df
2 방법 1: aggregate ★[ | ]
aggregate(ea ~ fruit, df, sum)
3 방법 2: tapply[ | ]
tapply(df$ea, df$fruit, sum)
4 방법 3: sqldf[ | ]
5 같이 보기[ | ]
6 참고[ | ]
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